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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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0150,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,005

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 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'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
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