Anatomy of Competition in the Global Agricultural Market: A Cross-Country Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
With the concept of sustainability that emerged in the twentieth century, discussions on agricultural production methods continue. Agriculture maintains its position of strategic importance for all countries in general. The fact that it is directly related to people’s nutrition is the key factor that makes the sector important. The significance of agriculture has required countries to compete. The volume of global agricultural production exceeded 5 trillion US dollars on average for 2021-2022, increasing by about 19% over the last decade. This study analyses the competitiveness of the top ten leading countries and Türkiye and Uzbekistan in global agricultural trade. Vollrath’s Relative Export Advantage Index (RXA) was calculated using competitiveness analysis. The data of 24 food and agricultural product groups for 2013-2022 were used in the index calculations. The analysis showed that China and Germany had a comparative disadvantage in exports of agricultural products, while the US, the Netherlands, Brazil, France, Spain, Canada, Italy, Belgium, Türkiye, and Uzbekistan had a comparative advantage. Brazil, the Netherlands, and Spain had the highest competitive advantage. Increasing efficiency, productivity, and quality as well as reducing costs are considered important issues in enhancing the competitiveness of 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».