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Enregistrement W3009228635 · doi:10.5539/jas.v12n4p26

Socio-economic Impact of Chinese Agribusiness Entrepreneurs in Russian Far East on Local Farmers

2020· article· en· W3009228635 sur OpenAlexvenueno aff
Fujin Yi, Richard T. Gudaj, Valeria Arefieva, Renata Yanbykh, Светлана Мищук, Tatiana A. Potenko, Jiayi Zhou, Ivan Zuenko, Diana Kenina

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing Agricultural University
Mots-clésAgribusinessFar EastChinaEast AsiaPoliticsExternalityFood securityMiddle EastNormativeEconomicsEconomic growthBusinessEconomyAgricultureGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the liberalization of the Sino-Soviet border in 1990’s, Chinese farmers have been actively engaged in the economy of Russian Far East. Literature suggests that Chinese workers fill a labour shortage, contribute positively to local food security, with negative impacts being more socially normative and political, than economic. So far no economic empirical research exists about Chinese farmers’ presence in Russian Far East. On the basis of a panel data, an econometric model was used to analyse socio-economic impact of Chinese agribusiness entrepreneurs in Russian Far East on local households. Regression models show that presence of Chinese farmers in Russian Far East increases the probability of higher well-being, farm income, food costs and share of Chinese food purchased among Russian Far East households. These results suggest that benefits of cooperation with Chinese farmers and retailers should not be ignored when designing policies towards sustainable development of rural areas in Russian Far East. Possible environmental, social and economic externalities of further soybean production in Russian Far East are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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