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Enregistrement W7015573319

Suomen maa- ja elintarviketalous 2018

2018· other· fi· W7015573319 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJukuri (Luonnonvarakeskus Tietopalvelu) · 2018
Typeother
Languefi
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)General practiceQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suomi juhli sadatta itsenäisyyden vuottaan, Donal Trump otti vallan Yhdysvalloissa ja Robert Mugaben 37-vuotinen valtakausi Zimbabwessa päättyi – näistä asioista vuosi 2017 muistetaan. Suomen maa- ja elintarviketaloudessa vuosi 2017 jää puolestaan mieleen poikkeuksellisten kehnojen sadonkorjuuolosuhteiden johdosta. Viljasatoa koettelivat osassa maata ennätykselliset sadekaudet ja kylmät jaksot. Kokonaisviljasato, 3,4 miljardia kiloa, on 2000-luvun toiseksi pienin.
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\nLuonnonvarakeskuksen Suomen maa- ja elintarviketaloutta tarkasteleva vuosikatsaus kokoaa perinteiseen tyyliin ajankohtaiset toimialan kehitysnäkymät ja sitä koskevan viimeisimmän tutkimustiedon yksiin kansiin. Katsaus tarjoaa monipuolisen tietopaketin maa- ja elintarviketalouden toimintaympäristöstä, maatalous- ja elintarvikemarkkinoiden kehityksestä, maatalouspolitiikasta, maatalouden rakennekehityksestä ja taloudellisesta tilasta sekä maatalouden ja ympäristön vuorovaikutuksesta.
\n
\nKäsillä olevan katsauksen erityisteemoissa pureudutaan digitalisaation mahdollisuuksiin suomalaisen ruokaketjun kehittämisessä ja suomalaisen elintarvikkeiden myyntivalttien tunnistamiseen niin kotimaassa kuin vientimarkkinoillakin. Lisäksi tarkastellaan puutarhatuotannon tulevaisuuden kasvunäkymiä sekä yritysten ja kuluttajien kiinnostusta hyönteisten kasvattamista ja hyönteisruokaa kohtaan. Maatalouden rehevöittävää fosforikuormitusta käsittelevässä kirjoituksessa analysoidaan puolestaan maatalouden vesiensuojelutoimenpiteiden valinnan vaikeuksia. Toivomme, että katsauksesta on hyötyä niin kotimaassa kuin ulkomaillakin.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0080,003
Intégrité de la recherche0,0070,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2420,814

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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