Comparison of The Change in Total Agricultural Productivity Between the Groups of Developing and Developed Countries Using the Malmquist Method for The Period (1990-2017)
Notice bibliographique
Résumé
The economic disparity between developed and developing countries, and the gap between them, which were and still represent the interest of specialists and change in total agricultural productivity (TFP) is one of the most important measures of comparison to find out this difference. Therefore, the research aims at achieving a set of goals which, in aggregate, constitute an agricultural policy related to measuring the growth in total agricultural productivity (TFP) for both developing and developed countries (Jordan, Saudi Arabia, Canada, Australia) DEAP data Growth in total agricultural productivity in developing countries (Jordan, Saudi Arabia) declined by an average of (0.45 , 0.59)% respectively compared to developed countries (Canada, Australia) which reached (0.82 , 0.88)% respectively. The study has a set of conclusions, the most important being the low capacity Competitiveness in most developing countries and low production and low quality may be due to high costs resulting from high input production prices. Therefore, the study recommends optimal utilization of human, natural and financial resources to increase productivity in agriculture, which is the main input in the development of the agricultural sector of these countries.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».