Mexico’s agricultural policy in the American context (1995-2020)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the long-term relationship of two groups of agricultural policy instruments classified by the OECD-Producer Support Estimator (PSE) and General Services Support Estimator (GSSE)-OECD classification on Agricultural Gross Domestic Product (AGDP) in Mexico, USA, Canada, Chile and Brazil during the period 1995-2020, to generate information that contributes to the design of agricultural policies.Design/Methodology/Approach: The information used in this work was developed by the OECD and was integrated into a time series for the 1995-2020 period. A quantitative analysis was carried out based on the econometric method, applying the cointegration test.Results: The Canadian, Brazilian, and Mexican series are cointegrated, because the error of the model has a unit root (i.e., individual variables are not of order I(0)); however, the combination of their variables show that the error is a process I(0), with a zero mean. However, the Chilean and USA variables were not cointegrated.Study Limitations/Implications: An open market environment requires the development and implementation of policies that include the use of diverse and relevant instrument groups, guaranteeing that the resources transferred to the sector generate the expected results.Findings/Conclusions: In comparison with the PSE, the GSSE has a closer long-term relation with the growth of the agricultural GPB in most countries; therefore, using this group of instruments to transfer resources to the sector is assumed to improve its performance to a greater degree.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».