Transforming food production and supply with OR/Analytics
Notice bibliographique
Résumé
The International Transactions in Operational Research (ITOR) has been the flagship journal of IFORS since its launch in 1994.The journal has served the IFORS community for a number of years with publishing the proceedings of conferences and the biographies of key figures in the OR field, who now belong to the IFORS Hall of Fame (https://www.ifors.org/ifors-hall-of-fame/)Thescientific editorial world substantially evolved over time, furthermore the ITOR mission expanded and began to publish high-quality scientific papers, capable of attracting citations.The initial goal for ITOR was to be indexed and then to increase the value of the key indicator of the success of a journal, its impact factor.Thanks to the commitment of the Editor-in-Chief, Celso Ribeiro, and the editorial board of the journal, year after year, ITOR has improved its impact factor (current impact factor: 2.987 ) and has become one of the leading journals for the OR community. The Consortium of International Agricultural ResearchCentres (CGIAR) is a global partnership that plays a major role in improving agriculture in developing countries.CGIAR aims to reduce rural poverty, increase food security, improve human health/nutrition and the sustainable management of natural resources.Fifteen international research centres pursue these goals.CGIAR has set up a "Platform for Big Data in Agriculture", which seeks to stimulate innovations around big data that can transform farming in developing countries.Robin Lougee, coauthor of this article, was the founding Steering Committee Chair for the Platform.The International Maize and Wheat Improvement Centre (CIMMYT), a non-profit Mexico-based international organization, is a CGIAR centre that researches maize and wheat production systems in the developing world to improve, sustainably, their productivity and the livelihood of farmers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».