Efecto sobre el comercio y bienestar de distintas estrategias tecnológicas para el arroz uruguayo.
Notice bibliographique
Résumé
El principal objetivo de este trabajo fue la evaluación del impacto económico potencial generado por diferentes alternativas tecnológicas de producción de arroz en el Uruguay: adopción de buenas prácticas de manejo agronómico en el cultivo (BPM) e incorporación de variedades transgénicas (GM), en el marco de un mercado internacional segmentado por cambios en las preferencias de los consumidores de algunos países importadores del cereal. Se analizaron los cambios en el comercio del arroz a través de un modelo de equilibrio general computable. Se cuantificaron los flujos de comercio internacional para arroz cáscara y arroz procesado, entre las doce regiones consideradas: Uruguay, Brasil, NAFTA, Resto de América, Europa, África, Tailandia, China, Japón, Medio Oriente, Resto de Asia y Resto del Mundo. La simulación se llevó a cabo sobre la base de escenarios que consideraron distintos tipos de BPM y de cambios en las preferencias por productos GM, por parte de los consumidores en Brasil y la Unión Europa. Los resultados sugieren que la adopción de BPM en el cultivo de arroz, realizada hasta el momento en el país, produjo mejoras en el bienestar de la economía, en tanto la incorporación de GM supondría un riesgo de pérdida de las mejoras obtenidas.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».