MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3151503303

European Union Agricultural Policy Institutions and Decision Making Processes

2009· article· en· W3151503303 sur OpenAlexaboutno aff
Odette Vaughan, Luc Tanguay, Brad Gilmour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParliamentEuropean unionAgricultureAgricultural policyNegotiationCouncil of MinistersCommon Agricultural PolicyEconomic policyCommissionInternational tradeBusinessPolitical sciencePublic administrationEconomicsPoliticsFinanceGeographyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This note examines European Union (EU) institutions and policy making processes in relation to its agriculture and food sector. With a market comprised of 495 million people across 27 countries and a comprehensive agricultural policy accounting for the largest share of the EU budget, how the EU policy environment functions is important to Canada. Decisions are made at the supranational EU level for agriculture, fisheries, trade, and regional development, while decision-making related to other policies occurs at the individual country level or through a system of inter-governmental cooperation. Decision-making occurs in three institutions: the Commission, the Council and the Parliament. Agriculture negotiations typically begin with a text drafted by the Council. Then the Commissioner for Agriculture works with national-level farm ministers to prepare a final text. Council decisions are voted on by member states' ministers. A qualified majority of a minimum of 74% of votes must be in favour for decisions related to agriculture. Agriculture policy is the only EU policy to receive most of its funding from the EU budget. Operating agriculture policy at the supranational level allows the EU to achieve a more level playing field for farmers across the member states. Knowledge of these and other facts relating to the EU's agri-food policy institutions and their responsibilities and decision-making processes allows us to better understand and anticipate policy outcomes in the EU.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,957
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAgricultural Economics and PolicyTravaux en français237 207