Global food security and market stability: The role and concerns of large net food importers and exporters
Notice bibliographique
Résumé
During the last two decades agricultural trade has increased substantially. One consequence of this is that almost 20 percent of all calories consumed worldwide are provided by traded food. A number of emerging economies and newly developed countries are now main actors in world trade. Some countries like China, Korea and Saudi Arabia have become large net importers as a consequence of the rapid increase of consumption resulting from economic growth and a growing middle class. Others like Brazil, Argentina and Thailand have modernized their agricultures, improved the use of their ample natural resources, increased exponentially their production and are now main net exporters. The end result of these processes is that five countries (China, Korea, Japan, Russia and Saudi Arabia) are responsible for about 40% of food net imports and seven countries (Argentina, Australia, Brazil, Canada, New Zealand, Thailand and USA) account for about 55% of total food net exports. The impact of these main players on the international market stability and prices is enormous. In the context of the present difficulties to progress in multilateral trade negotiations, it is suggested that a special group composed by major food net importing and exporting countries should be formed within the WTO to promote dialogue, exchange of information and possible agreements and commitments between themselves. It is argued that it would contribute to global market stability.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».