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Enregistrement W3114918206 · doi:10.25313/2520-2308-2020-11-6530

COMPARATIVE ANALYSIS OF STATE SUPPORT FOR AGRICULTURE OF UKRAINE WITH SOME FOREIGN COUNTRIES

2017· article· en· W3114918206 sur OpenAlexaboutno aff
Y. O. SAMSONOVA, Alina Dzebchuk, Anastasia Ignatova

Notice bibliographique

RevueInternational scientific journal Internauka Series Juridical Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture Market Analysis Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureBusinessStandard of livingPopulationSustainable developmentPer capitaEconomic growthAgricultural productivityEuropean unionState (computer science)Economic policyDevelopment economicsEconomicsPolitical scienceGeographyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article it was found that the importance of agricultural development is due to the direct impact of this area on the living standards of citizens, which largely depends on the welfare of the population, including per capita income and social living conditions. It is proved that providing organizational, legal and economic measures for sustainable development of agricultural production will provide an opportunity to increase production of relevant products, improve its quality and safety, and, consequently, its competitiveness, both domestically and internationally. It is analyzed that despite the focus on the development of other sectors of the economy, in particular, technology, in most developing countries much of the territory is occupied by the agro-industrial sector, and among the population from 70 to 90% are employed in agriculture. Therefore, it was proved that the development of agriculture will always be relevant and require attention from scientists in various fields of science. This article noted that the structure of the agricultural sector, as well as the specific set of mechanisms of state regulation in different countries is different. At the same time, it is noted that some countries seek intensive development of this sector of the economy, while others suffer losses. In the presented article we have analyzed the current state of agriculture in Ukraine and identified problems that stand in the way of its development; In order to solve the existing problems, the experience of advanced foreign countries, including the United States, the European Union, Canada and Japan, was analyzed, and the factors due to which these countries managed to achieve stable growth in agriculture were identified. Based on the research, practical recommendations were provided, which we propose to take into account in the formation of state regulation of the agricultural sector in Ukraine.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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