Why are current food prices so high?
Notice bibliographique
Résumé
World agricultural prices in a historical perspectiveWorld agricultural prices are very volatile which is due to traditional characteristics of agricultural markets such as inelastic (short run) supply and demand curves (see, Meijl et al. 2003). 13The volatility is also high because the world market is a relatively small residual market in a world distorted by agricultural policies. 14The combination of high technological change and inelastic demand cause real world prices to decline in the long run (trend).The prices, however, of many (major) agricultural commodities have risen quickly over recent years (see Figure 1).Recent increase in agricultural prices are strong, but even with the increase that we have observed in the last three years, real agricultural prices are still low compared to the peaks in prices of the mid-70s.Local prices are linked with these world prices.The transmission effect depends on the transparency of markets, market power and accessibility 13 'World food prices are instable and will remain unstable in the future.Forecast errors are large in predictions of world prices.There are always unexpected events in important drivers such as yields which are dependent on weather, plagues and diseases' (See Van Meijl et al., 2003). 14Trade share (2006) in global production: rice (7%), cheese (7%), coarse grains (11%) and wheat (20%), FAO Statistics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».