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Enregistrement W1980811693 · doi:10.2202/1542-0485.1103

Revisiting the Price Effects of Rising Concentration in U.S. Food Manufacturing

2004· article· en· W1980811693 sur OpenAlexaff
Vaughan Dickson, Yingfeng Sun

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural & Food Industrial Organization · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTechnological changeEconomicsMeaning (existential)Market powerTechnical changeMarket concentrationManufacturingIndustrial organizationSet (abstract data type)EconometricsMicroeconomicsMarket structureMacroeconomicsBusinessMarketingProductivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper follows Lopez et al. (2002) by also focusing on the market power and efficiency consequences of increased concentration in U.S. food manufacturing industries. However, unlike these authors, who employed the techniques of the new empirical industrial organization to investigate increasing concentration, our approach is based on the older tradition of the structure-conduct-performance school. A consequence is our results turn out to be quite different. Unlike Lopez et al. (2002), efficiency effects dominate, meaning that the overall effect of rising concentration has been to lower prices. We suggest the difference is due to the inability of NEIO models, as presently constructed, to adequately deal with technological change, particularly technological change that applies to only a sub-set of firms. It is this kind of technological change that produces shifting advantages among firms and should be an important factor behind changes in concentration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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