Daarbij zou speciale aandacht kunnen worden gegeven aan producten die van bijzonder belang zijn voor de landbouwexport van ontwikkelingslanden : producten zoals de eerder genoemde katoen , suiker , rijst , tabak .
✤
Nederland vindt het van groot belang dat in ieder geval additionele reductie-inspanningen worden geleverd op enkele producten die van bijzonder belang zijn voor ontwikkelingslanden : suiker , katoen , rijst , tabak en mogelijk andere producten .
✤
Op het onderwerp binnenlandse steun wil Nederland zich met name inzetten voor additionele reductie-inspanningen voor een aantal producten die van bijzonder belang zijn voor ontwikkelingslanden : katoen , suiker , rijst en mogelijk andere producten .
✤
Rechtenvrije contingenten voor rijst en suiker vanaf 2001 , gebaseerd op historische invoervolumes ; uitbreiding van de contingenten met 15 % per jaar .
✤
Voor bananen , suiker en rijst is echter uitstel van de vrije invoer afgesproken , waardoor de MOL's hun voordeel pas over enkele jaren volledig kunnen realiseren .
✤
Buiten de preferentiële quota of tariefcontingenten ( die zijn toegekend in het kader van de Uruguay Ronde ) voor vlees , suiker of groente & fruit worden ontwikkelingslanden geconfronteerd met piektarieven variërend van enkele tientallen procenten tot soms ver over de honderd procent .
✤
De tabel bestaat uit twee delen. Het linkerdeel,
per item, geeft het aantal matches per metadata-waarde. Dit
is het totaal aantal matches in het corpus, en dat
kan soms hoger zijn dan het aantal matchende zinnen
omdat er soms binnen één zin twee of meer matches zijn.
De rechterdeel, per zin, geeft het aantal zinnen waarin een
match gevonden is. Dit aantal staat in de eerste kolom.
De tweede kolom binnen de tabel per zin geeft aan wat
de relatieve frequentie is voor deze metadata-waarde.
Dit is het aantal hits per n zinnen waarbij n
bijvoorbeeld 10 000 of 100 000 is (afhankelijk van de
grootte van het corpus).
Voorbeeld, sekse per zin:
aantal
per 10 000
waarde
36
40
female
30
50
male
In dit voorbeeld zijn er meer zinnen die matchen voor
vrouwelijke sprekers, dan voor mannelijke sprekers.
Stel dat in het complete corpus meer zinnen van vrouwelijke sprekers zijn opgenomen, dan van mannen:
totaal
waarde
9 000
female
6 000
male
Alleen al op basis hiervan zou je meer matches van vrouwen dan van mannen verwachten. De tweede kolom compenseert hiervoor.
De telling van matches genormaliseerd over tienduizend zinnen geeft voor
vrouwen 36 / 9 000 × 10 000 = 40, en voor mannen 30 / 6 000 × 10 000 = 50.
Dus, absoluut zijn er meer treffers voor vrouwen, maar relatief zijn er meer treffers voor mannen.
