Notice bibliographique
Résumé
The food and agriculture sector is faced with a critical global challenge: to ensure access to safe, healthy, and nutritious food for a growing world population, while at the same time using natural resources more sustainably and making an effective contribution to climate change adaptation and mitigation.Through this annual collaboration and other studies, the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) and the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) are working together to provide information, analysis and advice, to help governments achieve these essential objectives.This is the 13th joint edition of the OECD-FAO Agricultural Outlook.It provides ten-year projections to 2026 for the major agricultural commodities, as well as for biofuels and fish.The pooling of market and policy information from experts in a wide range of participating countries provides a benchmark necessary for assessing the opportunities and threats to the sector.This year's Agricultural Outlook includes a special focus on Southeast Asia, a region where agriculture and fisheries have developed rapidly and undernourishment has been significantly decreased, but also a region that is on the front line of the effects of climate change and where there are rising pressures on natural resources.The Agricultural Outlook comes in the context of a wider set of international efforts to address food security and agricultural issues.Two global initiatives stand out:• The UN Sustainable Development Goals (SDGs) set ambitious targets to be achieved by 2030.Among these, the first goal is to end poverty in all its forms everywhere, while the second goalTThe Agricultural Outlook, 2017-2026, is a collaborative effort of the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) and the Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations.It brings together the commodity, policy and country expertise of both organisations and input from collaborating member countries to provide an annual assessment of prospects for the coming decade of national, regional and global agricultural commodity markets.The baseline projection is not a forecast about the future, but rather a plausible scenario based on specific assumptions regarding macroeconomic conditions, agriculture and trade policy settings, weather conditions, longer term productivity trends and international market developments.
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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) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,096 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».