ЗЕРНОВАЯ ПОЛИТИКА ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАН ШЕТ ЕЛДЕРДІҢ АСТЫҚ САЯСАТЫ
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the organization and regulation of agricultural raw materials and food markets, which components include the control over the provision of budget subsidies (the national aspect), and pan-European measures aimed at ensuring the producers incomes, maintaining retail prices at the optimum level. The agricultural policy of the EU countries with significant differences in the directions and methods of financing agro-industrial complex is considered. Foreign countries use half of the national agricultural budgets to finance structural policies: modernizing and enlarging farms, increasing soil fertility and other agricultural resources, creating conditions for effective farmers, reduced production costs. The research results showed that in the main grain- producing countries, grain-production is subsidized. The EU countries, the USA, Canada, Japan, and India spend significant financial capital on the improvement of grain production technologies. In the US and the EU, the priority direction for using funds to support the services sector is product promotion to the markets. Assistance to agricultural producers in Kazakhstan, taking into account foreign experience of State regulation with full consideration of the characteristics of market relations and economic situation, is of particular importance and relevance in terms of the republic’s accession to the WTO and toughening the competition for the domestic grain and bakery products in the world economy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,019 |
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 ».