Views expressed are the author’s and do not reflect those of Agriculture and Agri-Food Canada or State Council DRC.
Notice bibliographique
Résumé
Our main purpose is to discuss how prospects for China’s agri-food sector critically depend on the efficiency, commercial orientation, and responsiveness of China’s transportation system and intermediaries in the agri-food value chain. To provide context, we first examine the role that demographics play as a driver of growth and change in China’s agri-food sector and the economy at large. Two main findings stand out: (i) China’s population will become increasingly urban over the next 50 years; (ii) China’s economic “demographic dividend ” will expire in the late 2020s. These two demographic drivers motivate the discussion that follows. An increasingly urban population means that China’s society and economy must continue to evolve from one based on subsistence and local conditions to one that is market based and responsive. But a market economy also requires a wellfunctioning, efficient and responsive transportation and handling network. China’s transportation infrastructure has been improving steadily. Improvements in its road and vehicular infrastructure have been some of the most important catalysts of growth and competition. Its internal waterways, although improving, remain significantly underutilized. China’s railways have made noteworthy improvements in their passenger service but arguably been the least responsive mode to commercial incentives for freight transport. China has not been able to fully exploit its comparative advantage in high value, labour intensive perishable agri-food products due to its underdeveloped transportation and handling
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,184 | 0,070 |
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 ».