Le portrait économique de l'utilisation des surplus structurels dans le secteur laitier canadien
Bibliographic record
Abstract
Les surplus structurels, soit les solides non gras produits en surplus des besoins canadiens, entraînent des implications négatives sur le revenu des producteurs laitiers. L'objectif de cette étude est d'analyser le potentiel de valorisation de ces excédents canadiens de solides non gras. Dans un premier temps, l'évolution dans le temps de la production d'excédents est analysée, ces excédents étant définis par la quantité de protéine valorisée au-dessous de 4,50 $CAN/kg. Ensuite, la valeur actuelle de ces excédents sur le marché est évaluée à 157 millions de dollars. Après, le potentiel de gain d'une meilleure valorisation de la protéine en ingrédients laitiers de deuxième et troisième générations est mesuré. Une simulation économique du Sous-système d'ingrédients laitiers canadiens (SSILC) permet de vérifier l'augmentation des revenus issue d'une substitution par une production canadienne des concentrés de protéine laitière importés. Une analyse de sensibilité, basée sur différents coûts de transformation des ingrédients, permet de conclure à la viabilité éventuelle du SSILC.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".