Notice bibliographique
Résumé
report came to be through my own personal interest in the cider business: its history, my fascination with cider’s unique place as an agricultural value-added product, the people who make it, and the possibilities for British Columbia’s cider industry. What started as a research project became a hobby venture among four college friends intent on making great cider. Once the first batch of our cider trials had been fermented, kegged, and tasted, they were unanimously declared to be quite good, prompting further investigation into the potential commercialization of our product. With a tangible cider in the bottle, and a reasonable understanding of what urban cider production could look like gained through visits to likeminded producers already working on a commercial scale in the Greater Seattle and Portland areas, my team has sought to determine how best to replicate the American Pacific Northwest urban cidery model in BC, specifically in the Greater Vancouver Area. Along our cider journey, we have identified a large annual surplus of cull grade apples at BC Tree Fruits ’ cold storage facility in Oliver, BC: varietals of apples that American entrepreneurs have been using with great success to create popular cider brands. BC Tree Fruits has anecdotally indicated that they are also in the process of getting into the business of cider production, reaffirming our thought that ‘now is the time ’ to be making cider in BC. Rather than pursuing an ‘orchard to glass ’ business model, as is generally employed by BC’s current cideries, my team seeks to ‘bring the orchard to the city’, or, more specifically, launch a microbrewery-style cidery in East Vancouver, creating a yet-to-be-realized cider business model in the province.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,606 | 0,462 |
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 ».