Assessing the Convergence of Cropland Ecological Balance: A Panel Data Analysis of 13 Major Agricultural Countries
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Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the convergence hypothesis and stochastic dynamics of agricultural land use and ecological balance across 13 major agricultural countries from 1992 to 2022. The study's concentrated samples are Russia, the United States, the Netherlands, Brazil, Germany, China, France, Spain, Italy, Canada, Belgium, Indonesia, and India. The research uncovers notable variations in ecological balance by utilizing a comprehensive set of advanced panel unit root tests (Panel CIPS, CADF, Panel-LM, Panel-KPSS, and Bahmani-Oskooee et al.’s Panel KPSS Unit Root Test). The findings highlight significant improvements in Canada, contrasting with declines in the Netherlands, France, Germany, and the United States. The results indicate convergence in ecological balance among these countries, suggesting that agricultural practices are progressively aligning with sustainability objectives. The considered countries can determine and enact joint and collective policy actions addressing cropland sustainability. However, the univariate outcome also shows that the cropland ecological balance of Germany, China, France, Indonesia, and India does contain a unit root and stationary which means the presence of the constant-mean. The univariate actions from the mentioned governments will not promote persistent impact. Therefore, joint actions determined by the countries considered are recommended for the mentioned countries. However, the rest of the countries also enact local policies. The insights gained are critical for informing global sustainability strategies and aiding policymakers in developing effective measures to enhance agricultural practices and mitigate environmental impacts. This research provides a data-driven foundation for optimizing agricultural sustainability and supports international efforts to achieve long-term ecological stability.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle