Applied Agrarian Import Ban and its Impact on Mutual Trade among Russian Federation and European Union & other Selected Countries
Notice bibliographique
Résumé
Paper's goal is to provide an overview of Russian import ban impact on trade between Russian Federation and USA, Canada, Australia, Norway and especially EU countries.The paper identifies the changes affecting especially EU agrarian exports performance in relation to Russian Federation.There're changes identified in trade in vegetables, fruits, meat and animal products, dairy and dairy products and fish.There're following findings in the paper: The result of the applied import ban was a significant reduction of Russian agrarian import value (within the first three years alone, the value of imports was reduced by 7,389 million USD).Applied ban affected especially those imports which could be understand as competitors for national production capacities.The potential to substitute those items by local production is evident.The applied ban affected imports especially from Lithuania, Germany, the Netherlands, Denmark, Spain, Belgium, Finland and France.Speaking about the most affected countries, in relation to the share of Russian imports in their trade performance, the most affected countries are Lithuania, Latvia, Estonia, Finland and Poland.To satisfy domestic demand Russia increased food imports especially from Serbia, China, Azerbaijan, Ecuador, Kyrgyzstan, India, Macedonia, Georgia, Bosnia and Malaysia.The negative feature of applied ban especially for Russian consumers was the reduction of food heterogeneity, the growth of food price, the reduction of competitiveness and available food quality reduction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».