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Enregistrement W2168313313 · doi:10.1002/agr.20001

Adjustments in the South Korean beef import market under beef import liberalization policies

2004· article· en· W2168313313 sur OpenAlexaff
Renee B. Kim, Y.J. Kim, Michele M. Veeman

Notice bibliographique

RevueAgribusiness · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of AlbertaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberalizationBusinessInternational tradeAgribusinessInternational economicsBeef industryEconomicsAgricultural economicsMarket economyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This report analyzes the implications for exporters of the policy of gradual liberalization of beef importation that preceded the phasing out of state trader importation in the South Korean beef market. The process of beef trade liberalization involved successive increases in import quota, and the allocation of this, through a simultaneous buy‐sell system (SBS), to increasing numbers of licensed Korean importing firms, for several years prior to January 1, 2001. At that time, state trading was entirely replaced by private sector importation. During the period of policy adjustment of beef importation, licensed importing firms, known as “supergroups” (i.e., SBS firms), acted as designated SBS import beef traders for groups of end‐use businesses. The importation of beef is analyzed based on a model of the import behavior of the SBS firms for the period 1995 through 2000. The econometric model focuses on the source preferences of importers; the results suggest the importance of alliances of importers with various beef exporters. Model simulations suggest that with further import growth, the United States is likely to remain a major player in the Korean import beef market and that Australia may also gain from growth in this market. [EconLit citations: F14, L19, L66.] © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Agribusiness 20: 201–216, 2004.

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)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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