MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2106173836 · doi:10.1002/agr.20079

Fish and meat demand in Canada: Regional differences and weak separability

2006· article· en· W2106173836 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAgribusiness · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconLitEconomicsEconometricsNull hypothesisBootstrapping (finance)Fish <Actinopterygii>AgribusinessTobit modelAlmost ideal demand systemPrice elasticity of demandMicroeconomicsAgricultural economicsFisheryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this paper is to gauge to what extent there are regional differences in meat and fish demand across Canada. Three regions are defined for this purpose and the notorious problem of zeros in survey data is addressed by endogenizing the probability of purchase through the Shonkwiler and Yen approach applied to a QUAIDS demand system for each region. Probabilities of purchase and marginal effects are computed and compared as well as price and expenditure elasticities. The empirical distributions of the elasticities are simulated through bootstrapping. This allows us to formally test the null hypothesis of no regional differences between elasticities for central, western and Atlantic Canada and the null hypothesis of weak separability of fish from meats. While some significant regional differences were uncovered that can be exploited by food retailers, other findings were robust across regions. For example, the demand for fish tends to be more price and expenditure inelastic than the demand for meats. [EconLit citations: D120, C150, L660]. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Agribusiness 22: 175–199, 2006.

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.

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)0,000
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 enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,144 · 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