International Trade of Agricultural Products in Disruptive Times – The Correlation between Exports Subjects
Notice bibliographique
Résumé
International trade helps reduce food insecurity by connecting the regions with limited agricultural potential and large populations to the regions with comparative advantages in agriculture. The international trade of agricultural products appeared to be vitally important in times of such challenges of nowadays as the COVID-19 pandemic, climate changes, turbulences on the political scene, etc., which the whole humanity has to face and overcome. The purpose of the article is to assess if the exports of the agricultural products from Ukraine to the EU and from Canada to the EU are correlated and, if they are, how strong the correlation is. The data under analysis are the export amount of goods from the Standard International Trade Classification (SITC) groups 0, which comprises food and live animals, and 1, which contains beverages and tobacco. The timeframe under analysis is 10 years – from 2011 to 2020 included. Such simple statistics of the data sets under analysis as mean, standard deviation, sum as well as minimum and maximum values were calculated and compared. The dynamics, yearly changes and general trend lines of the data sets under research were analysed and compared. The general trend lines of the data under analysis were built and the projections for the following two periods were made in the article using the appropriate functions, having chosen from the exponential, linear, logarithmic, polynomial and power ones, taking into consideration the values of R² coefficients. The analyses for the data normality distributions were conducted. The Pearson and Spearman correlation coefficients as well as their p-values of the data researched were calculated and analysed. The research itself as well as its results would be interesting and useful for the public administration officials, business people, decision-makers as well as beginners and experienced specialists in data analysis and statistics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».