Tarımsal Korumacılık, Korumacılığın Ölçümü ve Türkiye [Agricultural Protectionism, Its Measurement and Turkey]
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study reviews conceptual framework of agricultural protectionism, relevant measurement issues, and changes in agricultural protectionism with time in selected countries based on the composition of supports. When measuring the levels of agricultural protection, OECD method, the most widespread one, was employed, and related criticisms were discussed. In order to determine levels of protection, 11 countries, which are thought to have a significant role in the world agricultural markets and/or in terms of protectionism, were selected. These countries were grouped as low, medium and high protection countries, based on their Nominal Assistance Coefficients. Further, differing applications and specific conditions of those countries were discussed. Producer Support Estimate Percentages, Nominal Assistance Coefficient and Nominal Protection Coefficient were used to analyze changes in the protection level of the countries. Nominal Assistance Coefficients are found to be as follows: 1,04-1,11 in low protection countries (Australia, Brazil, China), 1,16-1,43 in medium protection countries (United States of America, European Union, Canada, Russia, Turkey) and 2,12-2,76 in high protection countries (South Korea, Switzerland, Japan). Although share of decoupled payments in support compositions increases, share of market price supports causing price distortions is still high. Furthermore, it was also observed that importance of environmental issues is increasing in almost all countries. Based on nominal protection coefficient, it can be said that countries are protecting staple crops more. In this case, concerns of the countries on being self sufficient at least for these crops and decreasing their dependency on world markets are affecting the decisions of those countries. Hence, it can be concluded that agriculture will remain as the most controversial issue in free trade negotiations.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 découle