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Enregistrement W4407335150 · doi:10.30525/2256-0742/2024-10-5-315-323

WORLD EXPERIENCE IN ADMINISTRATIVE AND LEGAL SUPPORT OF FOOD SECURITY

2024· article· en· W4407335150 sur OpenAlexaboutno aff
Yu. Yu. Pustovit, Олена Драган, Alina Berher

Notice bibliographique

RevueBaltic Journal of Economic Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Fine Particle Research Institute
Mots-clésBusinessFood securityAdministrative lawMarketingPublic administrationPublic relationsPolitical scienceAgricultureGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the study is to improve the legal support of food security in Ukraine, taking into account foreign best practices in this area. The subject of the research is a comparative analysis of the administrative and legal support of food security in the USA, Canada, Japan and the EU countries, according to the areas of state support and development of the agricultural sector, state social policy and social support of the population, and state regulation of product quality assurance. The generalisation of trends in foreign experience can be used to improve the administrative and legal regulation of the food security system of Ukraine. The methodological background of the study is a combination of theoretical and general scientific methods: analysis, synthesis and comparison, theoretical and logical generalisation. The study systematises the strategic directions of state regulation of food security in foreign countries (in particular, the United States, Canada, Japan, and the European Union) in accordance with the directions of state regulation of the agricultural sector, state social policy and social support of the population, and state regulation of product quality. Each country has a unique approach to food security, depending on domestic policies, resources and global market conditions. However, all the countries analysed share the common goal of ensuring safe, high-quality and affordable food for their populations, while developing a sustainable agricultural sector. This study analyses the food security challenges and threats facing Ukraine during the Russian-Ukrainian war (2022-2024). These factors contributed to the adoption of administrative and legal strategic decisions aimed at improving food security and economic sustainability of the country, namely: the law that restored the work of the State Land Cadastre, joining the signing of the Roadmap for Global Food Security; the Food Systems Transformation Plan for the period up to 2030; the Resolution "On Ensuring Stable Operation of Food Producers under Martial Law"; the National Food Security Platform; the draft National Target Programme for Land Use and Protection until 2033 and other regulatory documents aimed at stabilising the agricultural sector, restoring land use and improving the country's food security in times of war. Conclusion. Based on the research, Ukraine has a unique opportunity to improve the administrative and legal support of food security, using the foreign experience of progressive countries with a high level of the Global Food Security Index. At the same time, Ukraine is experiencing a crisis related to the consequences of the Russian-Ukrainian war, in particular: deterioration of food security; reduction of the population's purchasing power due to higher prices for basic foodstuffs; reduction of the amount of sown areas in the agricultural sector; reduction of the country's capacity. The government has adopted a number of laws, regulations, acts and measures to improve food security and economic sustainability. The implementation of these measures is aimed at achieving the following goals: replenishing the agricultural market by supporting producers; restoring food industry enterprises; ensuring the availability of food for all segments of the Ukrainian population; strengthening food security by replenishing state reserves with food; creating a food security monitoring system; prioritising the de-mining of agricultural land; adapting to climate change, etc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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