The Impacts of Climate Change on Agricultural Trade in the MENA Region
Notice bibliographique
Résumé
Human-induced climate change has been one of the most widely discussed issues of scientific and political spheres in the recent decades, and it has been overwhelmingly agreed that climate change poses a very serious threat for the environment and the economy. It has been observed that increasing temperatures and extremities in weather patterns create a serious challenge for agriculture and food security especially in various disadvantaged regions. Even in the most optimistic scenarios, where global mean temperatures rise by around 2°C by 2100, serious negative effects are expected on agricultural production and crop yields over the next century.The Middle East and North Africa (MENA) is one of the most vulnerable regions as one of the most food-import dependent region in the world. Water resources are scarce and irrigation is not sufficiently developed in the region, and climate change hurts the already vulnerable agricultural supply, where on the other hand increasing population continuously fosters the demand for agricultural products.The aim of this paper is to examine the impacts of climate change on agricultural trade in the MENA region. The indicators for climate change includes variables such as precipitation patterns and temperatures, and the effect of the change in the climate change indicators on agricultural exports and imports will be analyzed through a panel data analysis, where the impacts of GDP, per-capita oil use and trade integration will also be added as variables.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».