Agri‐environmental Programmes and Trade Negotiations in the United States and the European Union Programmes agroenvironnementaux et négociations commerciales aux États‐Unis et dans l’Union européenne Agrarumweltprogramme und Verhandlungen im Außenhandel in den USA und der europäischen Union
Notice bibliographique
Résumé
summary Agri‐environmental Programmes and Trade Negotiations in the United States and the European Union In both the European Union and the United States, the public has raised concerns over the damaging effects of modern agriculture. Both regions have developed agri‐environmental programmes (AEPs), but the conceptual background is quite different. We argue that the EU programmes treat agriculture and the natural world as complementary, while the US programmes primarily treat them as substitutes. As a result, the EU pays farmers for the production of environmental amenities from farming, while many of the US programmes generate environmental externalities by limiting agriculture. The US approach is much more site‐specific, which may imply larger environmental gains per dollar, but less flexibility to offset reductions in production subsidies. The EU AEPs, by contrast, are very broad, but are adopted by many farmers who do not receive production subsidies, creating a new group of subsidy recipients who may have their own objectives for the trade talks. In part because of these broad‐based AEP and rural development programmes, the EU appears to have a freer hand in removing trade‐distorting price supports. However, by encouraging smaller, remote farmers to produce high‐value market goods e.g. organic, the EU may have created a domestic lobby for protecting these markets from increased international competition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».