MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2109053266 · doi:10.1111/cjag.12032

Seasonal and Spatial Variations in Demand for and Elasticities of Fish Products in the United States: An Analysis Based on Market‐Level Scanner Data

2014· article· en· W2109053266 sur OpenAlexvenueno aff
Kehar Singh, Madan M. Dey, Prasanna Surathkal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésCatfishEconomicsConsumer demandConsumption (sociology)Economic geographyEconometricsFish <Actinopterygii>MicroeconomicsFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonally and spatially varying demand elasticities would provide important information to seafood producers and marketers as well as policy makers. We analyzed the effects of season and space on (i) demand (translation effects) and (ii) price as well as expenditure elasticities of demand (scaling effects) for 13 finfish species in the United States. The paper used market‐level scanner data for 52 U.S. markets. Results suggest that not only the quantity demanded, but also the demand elasticities vary across species, seasons, and geography; not only does the degree of competition among finfish products vary considerably over space, but substituting products themselves change. These results highlight the importance of studying consumer demand behavior at species level, across seasons and geography, particularly as it sheds important light on some important policy issues such as the potential substitution between catfish and tilapia in the U.S. markets.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,140 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomieMême sujetEconomics of Agriculture and Food MarketsTravaux en français237 207