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Record W1589144396

IMPACTO LOCAL Y REGIONAL DE LA PRODUCCION DE CERDO: REGION DEL VALLE DE PEMBINA EN MANITOBA, CANADA.

2005· article· es· W1589144396 on OpenAlexaffabout
James A. MacMillan, Suren Kulshreshtha, B. Chorney, Charles Grant

Bibliographic record

VenueRedalyc (Universidad Autónoma del Estado de México) · 2005
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicRegional Development and Innovation
Canadian institutionsUniversity of SaskatchewanUniversity of Manitoba
Fundersnot available
KeywordsGeography
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

"Se obtuvo información de productores de cerdo de la región del Valle de Pembina enManitoba, Canadá y ésta se utilizó para estimar el impacto económico del año 2002 encuanto a estas operaciones tanto dentro del área como en la provincia de Manitoba. Losimpactos directos fueron estimados en base a los resultados de encuestas; estasestimaciones fueron aún utilizadas con un modelo de inversión-rendimiento para estimarimpactos indirectos e inducidos en la producción de cerdos. Más adelante se presentanvínculos entre la producción de cerdos y la industria procesadora de carne de puerco. Apesar de que una cantidad considerable de cerdos se exportan fuera del país, elprocesamiento de carne de puerco es un contribuidor importante a la economía provincial.Se estiman también los impactos directos, indirectos e inducidos del procesamiento decerdos del Valle de Pembina que son procesados dentro de la provincia de Manitoba.Los resultados del análisis muestran la importancia de la industria productora de cerdos delValle de Pembina dentro de la economía de la provincia de Manitoba. Los impactosdirectos incluyen ventas estimadas de cerdos de $105 millones con gastos de operación de$80 millones. Estos impactos, junto con los resultados del análisis de inversión-rendimiento,indican que el producto interno bruto de la provincia relacionado a la venta de producciónde cerdo y su procesamiento se acerca a los $141.6 millones. Estos resultados muestran queprocesos posteriores a la producción de cerdo son de mayor importancia al justificar losniveles de impacto regional y local en la producción de cerdo, debido a que dichosimpactos llevan a un desarrollo económico en un marco regional más amplio."

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.348
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.016
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.234 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2005
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