Combating shadow processes in the agricultural sector: the role of state regulation.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the article is to investigate shadow economic processes in Ukraine's agricultural sector and to define the role of state regulation in counteracting their expansion. The study applies a comprehensive methodological approach, including system analysis, comparative evaluation of foreign experience (notably in Poland, Germany, Brazil, and Canada), structural-logical modeling, and elements of expert judgment. The results indicate that despite the implementation of several government programs aimed at economic reform and de-shadowing, the agricultural sector remains highly vulnerable to informal practices. Key contributing factors include fragmented production, insufficient land accounting, unequal access to resources, and limited institutional capacity at the local level. The scientific novelty of the study lies in the development of a structural-logical scheme for assessing the effectiveness of state regulation of shadow processes, along with the identification of improvement strategies based on sectoral and regional specificity. The practical significance of the research is determined by its applicability for shaping more adaptive and regionally sensitive public policies in the agricultural domain, particularly in the post-war recovery context. The proposed model and recommendations can contribute to enhancing transparency, fiscal discipline, and competitive equality among agricultural producers. Future research prospects include the development of measurable indicators for the level of shadow activity in the agri-food sector and designing incentive-based mechanisms for voluntary legalization of economic operations.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».