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Enregistrement W3011328148

The Future of US Agricultural and Rural Development Policy: WHERE DO THE 2020 PRESIDENTIAL CANDIDATES STAND?

2020· article· en· W3011328148 sur OpenAlexaboutno aff
Vincent H. Smith, Joseph W. Glauber

Notice bibliographique

RevueIFPRI E-brary (International Food Policy Research Institute) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresidential systemPolitical scienceAgricultureRural developmentEconomic growthRegional scienceGeographyEconomicsPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural policy issues play an outsized role in the race for the presidency if only because the primary season begins in Iowa, where corn is king, and other rural states such as New Hampshire and South Carolina. On a bipartisan basis, almost every candi­date, including President Donald Trump, supports current price and income-support policies, the federal crop insurance program, and soil and other conserva­tion initiatives that direct substantial taxpayer-funded payments to farm businesses. The major difference is that most of the Democratic candidates seek to shift such payments toward small and medium-sized farms and away from large-scale agribusiness farms.\nThe candidates for the Democratic Party’s nom­ination do differ on agricultural trade policy. Mayor Mike Bloomberg is the only candidate whose sup­port for free trade is unequivocal. Some candidates, including former Vice President Joe Biden, Sen. Amy Klobuchar, and Sen. Elizabeth Warren, have sup­ported some trade agreements with other countries (e.g., the recent US-Mexico-Canada Agreement) but would only support further trade agreements if they imposed implausibly stringent conditions regarding environmental, worker-safety, and other regula­tions in the countries with which the agreements are signed. Sen. Bernie Sanders seems generally opposed to any trade agreements and in this area seems to have more in common with President Trump, who has been willing to arbitrarily disrupt US access to over­seas markets for agricultural products in his trade and foreign policy initiatives.\nFinally, initiatives to address climate change through reducing carbon emissions are a common theme among all the Democratic candidates. Several, including Biden, Sanders, and Warren, have essentially adopted the Green New Deal as their cli­mate change initiative while, somewhat inconsis­tently given ethanol’s impacts on carbon emissions, supporting the renewable fuels standards for ethanol and other biofuels. Bloomberg is a notable exception, viewing biofuels as problematic but supporting substantial reductions in the use of carbon fuel. In stark contrast, President Trump has aggressively termi­nated many of the Obama administration’s climate change initiatives and, at least ostensibly, viewed cli­mate change as of no concern for his administration.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
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
Résumé présentoui

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