CONDITIONS FOR THE COMPETITIVENESS OF THE AGRICULTURAL SECTOR IN THE EU, JAPAN, CANADA, VIETNAM, AND MERCOSUR COUNTRIES
Bibliographic record
Abstract
Głównym celem pracy było zidentyfikowanie zasobowych uwarunkowań konkurencyjności sektora rolnego w UE, Japonii, Kanadzie, Wietnamie i państwach Mercosur. Dokonano analizy zasobów czynników wytwórczych i relacji między nimi oraz struktury gospodarstw rolnych w wymienionych wyżej regionach. Przeprowadzone badania dowiodły, że analizowane państwa posiadają silny potencjał konkurencyjny. Największe zasoby pracy skupia rolnictwo wietnamskie, mimo 40% odpływu w ostatnich latach osób pracujących. W rolnictwie UE zaobserwowano duże nakłady środków trwałych brutto. Natomiast rolnictwo wietnamskie charakteryzuje się największą dynamiką nakładów kapitałowych. Kanada i państwa Mercosur charakteryzują się znaczącą ilością użytków rolnych i skoncentrowaną strukturą agrarną, przez co mogą korzystać z efektów skali produkcji, a to z kolei determinuje ich konkurencyjność na arenie światowej. Odwrotna sytuacja jest w Japonii i Wietnamie, gdzie ponad 90% gospodarstw rolnych zajmuje powierzchnię o wielkości do 5 ha.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".