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Enregistrement W2198311713 · doi:10.1111/cjag.12096

Country of Origin Labeling and Structural Change in U.S. Imports of Canadian Cattle and Beef

2015· article· fr· W2198311713 sur OpenAlexaffvenueabout
Edgar E. Twine, James Rude

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesBeef cattlePolitical scienceAgricultural scienceEconomicsGeographyPhilosophyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mandatory country of origin labeling (COOL) has become a thorny issue in U.S.–Canada bilateral trade relations. We undertake an ex post investigation of the impact of the law on U.S. imports of Canadian beef, feeder, and fed cattle. Using a partial equilibrium framework, we derive U.S. import demand equations for Canadian cattle and beef, and employ the Bai and Perron (1998, 2003) procedure for detecting multiple structural breaks with break points being endogenously determined. We find evidence that COOL may have caused significant structural change in U.S. imports of Canadian feeder and fed cattle. L’étiquetage du pays d'origine obligatoire est devenu un sujet épineux des relations commerciales entre le Canada et les États‐Unis. Dans la présente étude, nous effectuons une analyse ex post des répercussions de la Loi sur les importations américaines de viande de bœuf, de bovins d'engraissement et de bovins finis. À l'aide d'un modèle d’équilibre partiel, nous avons dérivé des équations de demande d'importation de bovins et de viande de bœuf de la part des États‐Unis et nous avons utilisé les tests de Bai et Perron (1998, 2003) pour déceler les ruptures structurelles multiples, dont les points de rupture ont été déterminés de façon endogène. Les résultats de notre étude montrent que l’étiquetage du pays d'origine peut avoir causé un changement structurel considérable sur les importations de bovins d'engraissement et de bovins finis.

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)0,005
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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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