Title: Food Chains and Funding: Value Chain Development and Roles for Governments Paper Proposal for either the Food Chain Approach or Agribusiness Strategies streams
Notice bibliographique
Résumé
agriculture and food policy. David has also been president of a farming company, an agri-business insurance company and a biotechnology start-up. David is a Senior Associate at the University of Melbourne and has taught at the Australian Graduate School of Management in Sydney. His research interests are in agri-food supply chains, food policy particularly related to organizational and technical innovation. David has over 60 papers and technical reports, 150 academic and industry presentations and 140 media appearances related to agriculture and food. His research also included commercialization of new technologies and he has studied biotechnology and bioproduct innovation in Canada and Australia, looking at the development of knowledge chains in these industries. Glen Snoek is a recent MSc graduate from the University of Guelph. His research was in food value chains, the roles of government funding and the factors affecting performance of the chains. He is now a farm policy analysis with the Canadian Federation of Agriculture. Glen has extensive industry experience working for input suppliers to Canadian farm businesses. Food Chains and Funding: Value Chain Development and Roles for Governments Problem Statement: Agriculture and food companies are always searching for new product
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,014 |
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 ».