Impact of Natural Hazards on Agricultural Economy and Food Production in China: Based on a General Equilibrium Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Based on a standard general equilibrium model for China’s macro economy with multi-regional sectors, including water, croplands, agricultural labor and rural households, this study estimated the impact on the agricultural economy and food production from natural hazards in 2007 and considered two simulations: i) the drought-exempt case, which supposed that a drought did not occur; ii) the flood-exempt case, which supposed that a flood did not occur. The discussion focuses on the results obtained from the drought-exempt case, which was similar to but more significant than the flood-exempt case, because the drought in 2007 was the most widespread in recent years and was also more serious than the flood. In both cases, real GDP obtained insignificant positive effects contributed by the rise of agricultural output, but the effects on nominal GDP was negative. All agricultural productions increased their outputs and exports, especially for sorghum, oil seed and corn. Another finding was that more capital and less labor were related to most crop productions. All food productions also increased their outputs and exports, thus their energy inputs increased, especially for sugar, meats and vegetables. Households benefited from lower prices for all agricultural and food products from more domestic outputs and fewer imports. However, more food consumption and higher welfare occurred in urban households rather than in rural households. This was due to the declines in the returns of cropland and in the wages of agricultural labor. The worst rural households were located in Shandong, Henan, Hebei, Yunnan, Anhui, and Heilongjiang.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».