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Enregistrement W1522668806 · doi:10.1111/cjag.12065

Agricultural Policy in the 21st Century: Economics and Politics

2015· article· en· W1522668806 sur OpenAlexaffvenue
Murray Fulton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsAgricultureAgricultural policyParadigm shiftEconomicsProcess (computing)Policy analysisPublic economicsPolitical sciencePublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a framework for thinking about agricultural policy, why and how it is introduced, and how it changes over time. This framework suggests that agricultural policy will be influenced by both concerns for efficiency and lobbying. While agricultural policy will not always be effective, it will be relatively stable, at least in terms of its broad outlines. Underlying this broad stability, however, will be considerable small‐scale change as program and policy details shift in response to a changing environment. When policy changes in a major way, which it almost always will, the shift will be abrupt—a punctuation. These abrupt changes come as attention is eventually paid to areas and/or issues that are increasingly understood to be not working. While there is considerable room for economic analysis in the policy process, it will not be the main driver; this role belongs to politics—the ability to change the discourse around a policy issue in such a way that different evaluations and interpretations of the policy and its impact are created. Based on the analysis in this paper, it is argued that supply management is more likely to see significant change than business risk management programs, since more attention seems to be currently directed at the former issue. It is also argued that although proponents of local food, organic production, and urban agriculture have had some success at getting attention focused on these issues, this success will not translate into any major policy changes, in part because markets for these products are developing and appear to be working reasonably well.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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