Notice bibliographique
Résumé
It is generally believed that the food processing sector can exercise market power on raw material producers and final consumers. The objective of this study was to assess the degree of oligopoly and oligopsony power of the tea-processing sector. A partial equilibrium model was developed for the world market for tea, treating India, Kenya and Sri Lanka as raw tea producers and Canada, United Kingdom and the United States of America as tea consumers. An imperfectly competitive tea-processing sector was incorporated in the model allowing conjectural variation elasticity to represent the degree of market power. The model was econometrically estimated using the two-stage least square estimation procedure. Results of the econometric estimation show that all the market power estimates are statistically significant. The conjectural elasticity values in the input market are 0.0516, 0.0015 and 0.1657 for India, Kenya and Sri Lanka respectively. The conjectural variation elasticity in the output market is 0.1273. The elasticity of supply with respect to own prices are 0.0791, 0.2268 and 0.2060 for India, Kenya and Sri Lanka respectively. The elasticity of demand with respect to own prices are –0.4720, –0.1556 and –0.1237 for Canada, United Kingdom and the United States respectively. The resulting Learner Index for Sri Lanka is very small indicating that Sri Lankan tea producers are not significantly exploited by tea processors. DOI: <a href="http://dx.doi.org/10.4038/sjae.v5i0.3477">http://dx.doi.org/10.4038/sjae.v5i0.3477</a> <em>SJAE </em>2003; 5(1): 69-82
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».