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Enregistrement W4411607388 · doi:10.21272/esbp.2025.2-04

State Support for Agriculture in the Context of Ukraine’s Economic Security: Identification of Key Measures in the EU, Canada, the USA, and New Zealand’s Conceptual Models

2025· article· en· W4411607388 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEconomic sustainability and business practices · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture Market Analysis Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Identification (biology)State (computer science)Key (lock)AgriculturePolitical scienceConceptual frameworkRegional scienceEnvironmental resource managementBusinessGeographyComputer scienceEconomicsComputer securitySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State support for agriculture, as a strategically important sector of Ukraine’s national economy, is the government’s response to adverse conditions, crises, and temporary shocks to ensure the continuity of farming production, which experiences economic instability and significant destructive losses caused by a full-scale invasion. Based on the diversity of existing state support types and the presence of controversial statements regarding the effectiveness of its mechanisms, the paper aims to identify measures approved in countries with a highly developed agricultural sector that will contribute to strengthening economic security if implemented in the strategy of Ukraine’s agricultural policy. For this objective, linear multiple regression models are used, which allow the identify the dominant types of state support in funding volumes in the EU, Canada, New Zealand, the USA, and Ukraine in 2010–2022, which have a statistically significant impact on the value of agricultural products. It was found that only some types of state support have an empirically confirmed effect on the dependent variable, namely financing payments based on the resources used (New Zealand), payments based on both current (Canada) and non-current (USA) area planted, animal numbers and incomes that require or do not require production, support of agricultural knowledge and innovation (EU, Canada), inspections and control (New Zealand, Ukraine), consumer subsidies (USA, Canada). Supplementing existing inspection and control measures in Ukraine, implemented by New Zealand, will minimize the risk of losses due to diseases, pests, or biological threats and increase the international competitiveness of agricultural products, which is crucial for strengthening the country’s foreign economic security. Separate measures of the Canadian model for direct producer support are justified since their adaptation could facilitate the forced relocation of the breeding stock during a full-scale invasion, which positively influences industrial and food security, or expand the diversity of basic food products, reducing import dependence on them. The provision of tax breaks for bioethanol and biofuel production, which demonstrates statistical significance in the USA, if adopted by Ukraine, increases its energy security level, reducing dependence on imported energy sources through renewable energy development. However, when improving support tools, the limited financial resources that are necessary for their implementation should be borne in mind. Therefore, Ukraine should avoid subsidies tied to non-current production indicators and not require production (USA), as they create an additional burden on the state budget, weakening the level of both budgetary and debt security. In addition, the financing of measures to promote Ukrainian agricultural products (in particular, advertising campaigns and participation in international fairs) did not lead to a growth in its value due to extra demand, new sales markets, or increased consumer awareness of the world market, which is likely evidence of the ineffectiveness of implemented actions in 2010–2022. Using results based on successful international practices adapted to real challenges, Ukraine can improve its state agricultural policy, focusing on strengthening industrial, food, social, energy security, and environmental sustainability, depending on priorities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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