MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400845235 · doi:10.34925/eip.2020.121.8.016

Canada Food and Agriculture: institutional aspects of state regulation

2020· article· ru· W4400845235 sur OpenAlexaboutno aff
Н.В. Решетникова

Notice bibliographique

RevueЭкономика и предпринимательство · 2020
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureState (computer science)Food systemsAgricultural economicsPolitical scienceFood securityRegional scienceBusinessNatural resource economicsGeographyEconomicsComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье рассмотрена эволюция государственного регулирования агропродовольственного комплекса Канады. Исследование посвящено выявлению уникальных позитивных особенностей агропродовольственной системы Канады. Дана периодизация аграрной политики страны, осуществлен анализ государственных программ развития агропродовольственного комплекса, изучены параметры устойчивого функционирования отраслей и звеньев агропродовольственного комплекса. Объектом исследования являются особенности стратегического планирования, развития инфраструктурной и инвестиционной среды агропродовольственного комплекса Канады. The article discusses the evolution of government regulation of the agri-food complex of Canada. The study is dedicated to identifying the unique positive features of Canada’s agri-food system. The periodization of the country's agrarian policy is given, the analysis of state programs for the development of the agri-food complex is carried out, the parameters of the stable functioning of the sectors and links of the agri-food complex arestudied. The object of the study is the features of strategic planning, the development of the infrastructure and investment environment of the Canadian agri-food complex.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0090,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,155 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueЭкономика и предпринимательствоMême sujetAgricultural Economics and PolicyTravaux en français237 207