MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1494887690 · doi:10.5539/ass.v11n20p185

Economic Mechanisms for Managing Food Security in the System “Production-Consumption-Import”

2015· article· en· W1494887690 sur OpenAlexvenueno aff
Aleksey F. Rogachev, Т И Мазаева, Ekaterina Egorova

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityAgricultureProduction (economics)Consumption (sociology)ImpossibilityBusinessFood systemsPer capitaNatural resource economicsPopulationState (computer science)Food processingEconomicsAgricultural economicsPolitical scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green revolution almost spent its resources, and scientists haven’t found the way for the quick increase of potential capabilities of newly bred sorts of grain crops, grain legumes, and cereal crops, of potato, sugar beet, vegetables, and feed crops. Due to impossibility of use of ecological tools, there is a necessity for the search for new ways of providing food security. In this research, economic mechanisms of managing food security in the system “production-consumption-import” are developed. The authors analyze the notion and meaning of economic mechanism, determine the current state of food security of modern Russia in the system “production-consumption-import” in comparison with other countries, and determine problems and perspectives of its increase. As a result of conducted analysis, the authors come to conclusion that current food situation in Russia is characterized with features of chronic lack of food and incapability or lack of wish of their authorities to solve this problem. Socio-economic state of agriculture does not ensure the economic accessibility of food products for all groups of population. As the key economic mechanisms for managing food security, this research offers the formation of growth poles, or economic cores, and creation of agricultural clusters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social Science→Même sujetFood Security and Health in Diverse Populations→Travaux en français237 207→