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Enregistrement W4361271081 · doi:10.30858/zer/162031

CONDITIONS FOR THE COMPETITIVENESS OF THE AGRICULTURAL SECTOR IN THE EU, JAPAN, CANADA, VIETNAM, AND MERCOSUR COUNTRIES

2023· article· en· W4361271081 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueZagadnienia Ekonomiki Rolnej / Problems of Agricultural Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureInternational tradeBusinessInternational economicsAgricultural economicsEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Głównym celem pracy było zidentyfikowanie zasobowych uwarunkowań konkurencyjności sektora rolnego w UE, Japonii, Kanadzie, Wietnamie i państwach Mercosur. Dokonano analizy zasobów czynników wytwórczych i relacji między nimi oraz struktury gospodarstw rolnych w wymienionych wyżej regionach. Przeprowadzone badania dowiodły, że analizowane państwa posiadają silny potencjał konkurencyjny. Największe zasoby pracy skupia rolnictwo wietnamskie, mimo 40% odpływu w ostatnich latach osób pracujących. W rolnictwie UE zaobserwowano duże nakłady środków trwałych brutto. Natomiast rolnictwo wietnamskie charakteryzuje się największą dynamiką nakładów kapitałowych. Kanada i państwa Mercosur charakteryzują się znaczącą ilością użytków rolnych i skoncentrowaną strukturą agrarną, przez co mogą korzystać z efektów skali produkcji, a to z kolei determinuje ich konkurencyjność na arenie światowej. Odwrotna sytuacja jest w Japonii i Wietnamie, gdzie ponad 90% gospodarstw rolnych zajmuje powierzchnię o wielkości do 5 ha.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,181
Écart entre enseignants0,168 · 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