Notice bibliographique
Résumé
Organization of scanner data for more effective usage in managerial decision-making, by Oral Capps, Jeffrey M. Thomas, and Don L. Long; Effects of entry and changes in demand on concentration in wholesale grocery markets, by Walter B. Epps and Charles Handy; U.S. fruit and vegetable processing industries: a structural perspective, by Katherine C. Buckley, Shannon R. Hamm, and Ben Huang; Price formation over space in the U.S. sweetener market, by Dr. Dagher and A. Debatisse; Preferred points of origin for selected foods, by Robert L. Degner and J. David Locascio; Retail produce managers evaluate sweet potato shipping containers, by Dr. Edmund A. Estes; Impact of shelf space characteristics on consumers' produce buying decisions, by John J. VanSickle and German Molina; Consumer acceptance of convenience-oriented meat products: pre-cooked vacuum packaged beef roasts, by Floyd K. McKeith, Peter J. Bechtel, and Michael A. Hudson; The relationship between store image and shopping behavior for different consumer groups, by Dr. Robert S. Welsh; One way to gather information on supermarket customer appeals, by James J. Corbett and John J. McGill, Jr.; Hedonic price analysis of fresh tree fruits at the retail and producer level: an investigation of nutrient values and experience characteristics, by Mark L. Waller and Sarahelen Thompson
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,630 | 0,452 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».