Agricultural Support in OECD-Reported Countries from 2000 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural support is one of the main tools used by governments to achieve their domestic goals, especially since the food shortages during and immediately after World War II. However, specific agricultural support programs can affect agricultural production in various ways, and support programs can alter the allocation of natural resources domestically and abroad. In this study, we measured agricultural support in OECD-reported countries during the period 2000-2019 using Spearman´s correlation coefficient, time trend analysis and clustering procedures. Data from Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) from 2000 to 2019 were employed, specifically the Producer Support Estimate (PSE) and Consumer Support Estimate (CSE). We compared the results of two agglomerative clustering methods and identified groups of similar countries on the basis of their consumer support and producer support estimates behavior during the period studied. Some countries, such as Switzerland, South Korea, Turkey and Canada, displayed specific support behavior, while other groups of countries shared similarities such as China, Indonesia and the Philippines; the European Union, Japan and Norway; and Brazil, South Africa and Chile. Policies implications are discussed and further research is recommended, including analyses of top-down geographical unities, crop-specific programs, and the effects of the COVID-19 pandemic on agricultural support worldwide, as more data becomes available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».