MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7125372678 · doi:10.29039/2500-1469-2025-13-9-281-295

Organization of Russian grain exports in 2020–2024

2025· article· en· W7125372678 sur OpenAlexaboutno aff
Evgeniy Kilimnik

Notice bibliographique

RevueRussian Journal of Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRussian federationChinaPosition (finance)Quarter (Canadian coin)AgricultureGeopoliticsWorld marketPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the analysis presented in the article is to study the dynam-ics of export deliveries of Russian wheat abroad in 2020-2024, to identify and assess the ongoing political and economic changes, and their possible impact on the domestic market and global food stability. General scientific approaches were used as the methodological basis of the study: analysis, comparison and generalization of data related to export changes in Russian grain supplies in the period from 2020 to 2024, as well as the study of available statistical information on the activities of leading grain companies in Russia engaged in foreign trade activities. It was established that in the 2023-2024 agricultural year, grain exports abroad from Russia reached 55.5 million tons, which gave it a quarter of the world wheat market. At the same time, according to expert forecasts, in the up-coming 2024-2025 marketing season, export volumes may decrease to 48 million tons, and the country's share in global trade will decrease to 22.5%. It was re-vealed: recently, there has been a reduction in the list of countries buying Russian wheat, but export volumes have increased significantly to some countries, espe-cially to the BRICS countries, including Brazil, China and Saudi Arabia, which maintained the leading position of the Russian Federation in the world market in 2024 (second place in grain sales). It was determined: in 2021-2022, the number of exporters to the Russian Federation decreased to 230 grain traders, mainly due to the geopolitical situation. But already in the 2022-2023 season, their growth to 266 exporting companies was recorded.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRussian Journal of ManagementMême sujetAgricultural Development and PoliciesTravaux en français237 207