Sustainable Development of Agricultural Sector: Democratic Profile Impact Among Developing Countries
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
The bullet point of Sustainable Development Goals (SDGs) 2030 is improving of countries food security through decreasing of hungry level and providing equal conditions for food to everyone. Besides, according to the findings the issues with hungry index could be solved through developing the agricultural sector corresponding of SDGs principals. The findings showed that the agricultural sector is start point of decreasing the hungry. The authors proved the type of the political regime had impact on the efficiency of achieving of SDGs and countries’ food security. The hypothesis of investigation was checking the relationship between political profile of the countries and level of sustainable development of the agricultural sector (ASI). The assessment of the relationship between average level of ASI and countries' democratic profile (democracy level of public relations) for 28 countries of Post-Soviet bloc proved the non-existence of differences between countries with authoritarian and transitional regimes opposed to other political regimes (imperfect and full democracy). The authors allocated three segments of countries: authoritarian and transitional regimes, imperfect democracy and full-fledged democracy. The findings proved the hypothesis that democracy level had a statistically significant impact on the average level of ASI. Using the bivariate and multivariate models the authors empirically proved that the democracy level increase by 1-point leads to the increase of the target index by 0.087 points for countries with authoritarian and transitional regimes (to which Ukraine belongs). Thus, the transition to a more democratic model of the political regime will partially offset the threats to food security.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle