Stabilizacja dochodów rolniczych. Perspektywa międzynarodowa, Unii Europejskiej i Polski
Bibliographic record
Abstract
Problem zmienności poziomu dochodów rolniczych pojedynczego gospodarstwa, wynikający zasadniczo z czynników stochastycznych, nabiera coraz większego znaczenia ekonomicznego, społecznego i politycznego. Cele artykułu obejmują, po pierwsze, rozpoznanie mechanizmów stabilizacji dochodów rolniczych, a po drugie, dokonanie przeglądu i oceny wybranych systemów stabilizacji z perspektywy międzynarodowej, Unii Europejskiej (UE) i Polski. Opracowanie ma charakter studium przekrojowego, z pewnymi elementami metaanalizy. Wykorzystano ujęcie komparatystyczne. Zakładając stabilność cen i ilości, dochody rolnicze mogą wzrosnąć z powodu wyższych przychodów i niższych całkowitych kosztów przeciętnych. Najbardziej dopracowane na świecie rozwiązania w zakresie stabilizacji dochodów rolniczych występują w Kanadzie (tzw. AgriStability). Występuje substytucyjność i komplementarność niektórych narzędzi interwencjonizmu państwowego, produktów rynkowych czy quasi-rynkowych. Nadmierne wspieranie przez państwo instrumentów interwencji hamuje rozwój narzędzi oferowanych przez rynek, prowadząc do efektu wypierania. W przypadku Polski powszechny system rachunkowości rolnej znacznie ułatwiłby wprowadzenie instrumentów stabilizacji dochodów.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".