Notice bibliographique
Résumé
One of the main objectives of the governments’ export policy is to maximise agricultural exports in order to earn foreign exchange. It also seeks to provide remunerative prices to the farmers while ensuring adequate availability of essential commodities to the domestic consumers at reasonable prices. This paper analyses the India’s exports of livestock and allied products to principal groups of countries in the light of world trade. The direction of trade has been analysed to explore the areas where exports can be given a further boost. Four groups of commodities – 1) Live animals, 2) meat and meat preparations, 3) milk and milk products and 4) eggs, honey and other products of animal origin have been selected for the analysis. Harmonised system of nomenclature classifies the commodities on the basis of origin, use, functions and trade. Exports of select groups of commodities over 10 years have been analysed from the period 1993-1994 to 2002-2003 (in short 1993 to 2002). Importers of Indian products have been arranged in 5 groups – SAARC includes Bangladesh, Bhutan, Maldives, Nepal, Pakistan, and Sri Lanka. Middle East Group includes UAE, Saudi Arabia, Kuwait, Yemen, Bahrain, Turkey, Qatar, Lebanon, Iran, Iraq, and Israel. High Income Asian Countries (HIAC) includes Japan, Singapore, South Korea, Taiwan, China, Hong Kong, Thailand, Indonesia, Malaysia and Philippines. High Income Other Countries (HIOC) include Australia, Austria, Belgium, Canada, Denmark, Germany, Iceland, Ireland, Israel, Netherlands, Portugal, Spain, Switzerland, UK and USA, Rest of World is the fifth group. No country has been repeated in any group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».