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Enregistrement W3008140830 · doi:10.1051/bioconf/20201700136

Agrarian insurance in Russia: condition, difficulties, and ways of their overcoming

2020· article· en· W3008140830 sur OpenAlexaboutno aff
A.V. Nosov, О А Тагирова, Marina Fedotova

Notice bibliographique

RevueBIO Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgrarian societySubsidyAgrarian systemInsurance lawBusinessIncome protection insuranceSolvencyEconomicsInsurance policyEconomic growthAgricultureGeneral insuranceMarket economyFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article discusses the history of the development of state support for the agrarian producers sector in Russia and, in particular, the federal system of subsidizing agrarian insurance. It is shown that the main problems that violate the further progressive development of the agrarian insurance market are the destabilization of subsidies, the prevalence of compulsory insurance elements, the imperfection of legal support of insurance business and taxation of insurance activities, the decrease in the solvency of the population, the lack of clarity of state policy, and insufficient insurance culture of agrarian producers. The main directions of the development of agrarian insurance are proposed, one of which is the development of pilot projects for agrarian income insurance. It was analyzed on the experience of agrarian producers insurance in the USA and Canada, which led to the identification of the most critical factors that must be taken into account when developing the structure of income insurance. It is concluded that the essential factors in the development of agrarian insurance are the availability of the necessary volume of data on prices and the level of productivity in the region and sufficient support from the state.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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