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Enregistrement W3112552334 · doi:10.23939/semi2020.02.125

STATE REGULATION AND SUPPORT OF ORGANIC FARMING IN CANADA AND UKRAINE: AN OVERVIEW OF KEY INDICATORS AND COMPARATIVE ANALYSIS OF BOTH COUNTRIES

2020· article· en· W3112552334 sur OpenAlexaboutno aff
O. Hvozd, Marta Goryn

Notice bibliographique

RevueJournal of Lviv Polytechnic National University Series of Economics and Management Issues · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture Market Analysis Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureOrganic farmingSustainabilityBusinessSubsidyGovernment (linguistics)LegislatureAgricultural productivityOrganic productProduction (economics)Economic growthNatural resource economicsEconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of organic agricultural production is to provide humanity with high-quality food without genetically modified organisms and to support the sustainability of society. It is noted that the many benefits of organic agriculture make us think about the prospects for the development of global agriculture as one of the key factors influencing the future of the next generations. n this article we outline the main stages of evolution in the organic farming sphere and emphasize the characteristics that are relevant to each stage; define the term “organic farming” specified for Canadian and Ukrainian legislative systems. This paper also highlights the main prerequisites for the need for state support for organic production in the world on the example of two big organic producers – Canada and Ukraine. Based on the main indicators of the current state and level of development in both countries, the need for government regulation, support, and stimulation are considered. The main approaches to the stimulation and development of organic production in Canada are considered in order to determine priorities for Ukraine. It is established that subsidies for organic agriculture in Canada at one time gave an extremely important impetus to the development of this area of agricultural production, which ultimately led to significant progress in environmental protection, climate change mitigation, health, development of rural areas, and consumer protection. Also, it gave a significant boost for the national farmers, so they could grow in the area and improve their farming activity using innovative technologies. The domestic experience of financial and organizational and legal support of the organic sphere at the state and regional levels for the formation of areas for improvement is analyzed. The necessity of not only direct financial state support, but also active educational, research, and organizational support together with representatives of the active community and business has been proved. It was recovered that the main problems of the development of organic farming in Ukraine and obstacles to the formation of green policy in the field of agriculture include the following: lack of state control and statistical reporting of production, circulation, and sale of organic production; - lack of developed infrastructure in the organic sector of the agricultural sector; - imperfection of the system of certification and labeling of organic products, inconsistency of these processes with European standards; - lack of state support programs for organic producers and an insufficient number of local support programs. The necessity of a systematic approach to the stimulation and development of the domestic organic sphere to ensure the sustainability of the agricultural sector of Ukraine is substantiated. It is established that the policy of organic support in our country is not yet characterized by a high level of system and consistency, but important initial steps have been taken in the areas of organizational, legal, and financial support of organic production.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0110,026
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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