Clustering countries of the world according to their business practices in agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to cluster countries worldwide by business practices in the agrosector to reveal trends and specifics in applying sustainable methods in agrobusiness management. The analysis covers 26 countries from the OECD database as of 2021. The Word and k-means clustering methods are based on General Services Support Estimate indicators from the OECD: share of agricultural knowledge and innovation system, share of inspection and control, share of development and maintenance of infrastructure, share of cost of public stockholding, which has a determining, statistically significant influence on the formation of clusters. The first cluster included three Asian countries; China is the leader (share of agricultural knowledge and innovation system – 6,529.7 million USD, share of inspection and control – 3177.9 million USD, share of development and maintenance of infrastructure – 12,874.7 million USD, share of cost of public stockholding – 14,668.5 million USD). The second cluster comprised six countries, with the USA as the leader (share of agricultural knowledge and innovation system – 2,908.4 million USD, share of inspection and control – 1,298.0 million USD, share of development and maintenance of infrastructure – 2,392.5 million USD). The third cluster has 17 countries, with Canada being singled out (share of inspection and control – 631.8 million USD and share of agricultural knowledge and innovation system – 683.1 million USD). The results indicate the diversity of countries’ approaches to support and develop their agrosector. Advanced Asian countries and the US invest significant resources in innovation, infrastructure development, and quality control, underscoring their commitment to food security, efficiency, and sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».