Az agrárium versenyképessége az Európai Unióban: fókuszban a tejipar
Notice bibliographique
Résumé
The European Union produces 15% of its agricultural production in the dairy industry. Furthermore, one quarter of global milk production is produced in this region, and European milk consumption is three times higher than the world average. In 2017, total milk production for the EU28 was 170.1 million tonnes, the vast majority of which is cows’ milk production, 164.8 million tonnes. Consumption of fresh dairy products in EU Member States totalled 30.7 million tonnes of milk and 15.6 million tonnes of other fresh dairy products (Eurostat, 2017). The article focuses on the European Union’s and Hungary’s dairy export and analyses it with Balassa’s (Revealed Comparative Advantage, RCA) index. Our aim is to explore the foundations of the region’s competitiveness and the role and opportunities of Hungarian dairy sector. The analysis is based on EU dairy export data for the period 2000–2017. The main result of the analysis is that in terms of competitiveness, the order of the countries, export performance (the largest ones: Denmark, France, Ireland and Belgium) is not fully in line with the order of dairy producing and processing (the largest ones: Germany, France, the United Kingdom, the Netherlands) or dairy export (the largest exporters: Germany, Netherlands, France and Belgium). The reason is that the highest customer value can be achieved through the production of high-end products, and the most competitive countries specialise in the production of one or a few of these products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,053 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».