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Enregistrement W4313047765 · doi:10.31410/eman.2022.39

International Trade of Agricultural Products in Disruptive Times – The Correlation between Exports Subjects

2022· article· en· W4313047765 sur OpenAlexaboutno aff
Оксана Кіфоренко

Notice bibliographique

RevueInternational Scientific Conference EMAN. Economics & Management: How to Cope With Disrupted Times · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture Market Analysis Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureNormalityStandard deviationAgricultural economicsInternational tradeMathematicsStatisticsEconometricsEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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