An Evaluation of Economic Models to Provide Policy Advice in Response to the BSE Crisis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The days following the discovery of BSE in Canada were characterized by considerable uncertainty for both policy makers and industry stakeholders. This paper develops eight criteria for economic systems models that would provide information on the impacts of border closures and the effects of programs designed to alleviate some of the financial strain on industry stakeholders. The eight criteria provide a framework to evaluate two economic models used extensively by policy makers in Canada to provide policy guidance in addition to a survey of published economics literature related to the Canadian beef industry prior to the discovery of the BSE case in May 2003. The results suggest a need to improve the combination of knowledge and modeling skills and techniques before another tragedy strikes the agricultural industry in Canada. Les jours qui ont suivi la découverte d'un cas d'ESB au Canada ont semé beaucoup d'incertitude chez les décideurs et les acteurs de l'industrie. Dans la présente étude, nous avons élaboré huit critères pour des modèles de systèmes économiques qui fourniraient de l'information sur les répercussions de la fermeture des frontières et sur les effets des programmes visant à atténuer une partie des contraintes financières auxquelles sont confrontés les acteurs de l'industrie. Les huit critères offrent un cadre pour évaluer deux modèles économiques que les décideurs au Canada utilisent fréquemment pour déterminer une orientation politique, en plus d'un tour d'horizon de la littérature économique sur l'industrie bovine au Canada avant la découverte du premier cas d'ESB en mai 2003. Les résultats ont montré la nécessité d'améliorer la combinaison connaissances, compétences et techniques de modélisation avant qu'une autre tragédie ne frappe l'industrie agricole canadienne.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».