Analyzing the State of the Agricultural Land Market in the World and in Ukraine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The article is aimed at studying the international experience of using indices relating to agricultural markets; identifying global trends in the value of agricultural land in different world countries; analyzing the state of the agricultural land market in Ukraine since its opening. It is determined that at the international level a number of indices are being calculated, allowing to obtain assessments of both the state and the trends in the development of agricultural markets. Among them are The Indxx Global Agriculture Index (IGAI); FAO Food Price Index (FFPI); Global Farmland Index offered by Savills. It is determined that the Global Farmland Index Savills is calculated according to the average cost of agricultural land/arable land in US dollars per hectare in 15 key agricultural land markets – Argentina, Australia, Brazil, Great Britain, Denmark, Ireland, Canada, Germany, New Zealand, Poland, Romania, USA, Hungary, Uruguay, and France. The basis for comparison are the value of the year of 2002 (2002 = 100). Analysis of the agricultural land market in 15 countries showed that the highest land prices are in Germany, New Zealand, Ireland, the United Kingdom and Denmark – more than 20 thousand USD per hectare. The lowest land prices are observed in South America, as well as in Hungary and Romania. When analyzing the state of the agricultural land market since its opening on July 1, 2021, Ukraine indicates a constant increase in the number of land operations, an increase in the volume of land sold and a decrease in the weighted average value of land.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle