Bibliographic record
Abstract
Сельское хозяйство и в целом агропродовольственный сектор в значительной мере являются основной экономики Канады. В этих секторах занято более двух млн человек. Их ежегодный вклад составляет более 122 млрд долл. США, или 6,3% ВВП Канады, и, поскольку спрос на канадские продукты питания и сельскохозяйственную продукцию растет во всем мире, аграрный сектор может выступить локомотивом экономики страны. Однако, этот сектор сталкивается с трудовыми проблемами, которые угрожают его дальнейшему росту. Областью, вызывающей наибольшую озабоченность у сельскохозяйственных работодателей, является постоянная нехватка работников, особенно работников с нужными навыками, в регионах, где формируются рабочие места. В 2017 г. сельскохозяйственный сектор Канады не смог найти достаточное количество работников, и 16500 рабочих мест остались незанятыми из-за нехватки рабочей силы. Эта нехватка привела к производственным потерям и задержкам, а также к потере продаж на 2,9 млрд долл. США. По прогнозам, в период с 2024 г. по 2029 г. в сельскохозяйственном секторе Канады будет наблюдаться устойчивый рост производительности и растущий спрос на рабочую силу. Однако, по оценкам, за это время предложение рабочей силы в секторе сократится, что почти удвоит дефицит рабочей силы и создаст еще большие проблемы с трудоустройством в предстоящие годы. В этой связи особую значимость приобретает необходимость роста производительности труда в отрасли.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".