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Enregistrement W2565550158 · doi:10.1111/cjag.12130

The Impact of Local Ethanol Production on the Corn Basis in Ontario

2016· article· en· W2565550158 sur OpenAlexafffundvenueabout
Zhige Wu, Alfons Weersink, Alex Maynard, Getu Hailu, Richard J. Vyn

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Food and AgricultureSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésLivestockEconomicsError correction modelAgricultural economicsProduction (economics)Ethanol fuelBushelAgricultural scienceGeographyForestryBiofuelCointegrationBiotechnologyEnvironmental scienceEconometricsBiologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the factors affecting the corn basis in Ontario with particular emphasis on the effect of ethanol production given the projected detrimental effect its expansion could have on the red meat sector. We estimate a location‐specific and panel vector error correction models (VECM) for seven elevators in Ontario from 2006 to 2013. We find a long‐run equilibrium relationship exists between the basis and factors affecting local supply and demand including ethanol capacity and that the direction of causality is from these factors to changes in corn price. A one‐time increase in ethanol capacity of 100 million liters is projected to increase the basis by approximately 30 cents per bushel within two years. However, the impact is insignificant for elevators located in the livestock‐intensive regions of the province. The demand for corn as livestock feed is a determinant of the local corn price for all elevators. The decline in the number of hogs and beef cattle along with the 50% increase in corn supply have resulted in the observed decline in the local corn price despite the significant increase in demand from ethanol. L'impact de la production locale d′éthanol sur le prix de base du maïs en Ontario Cet article cherche à comprendre les facteurs ayant un effet sur le prix de base du maïs en Ontario, en particulier sur les effets de la production d′éthanol étant donné les effets négatifs attendus sur le secteur de la viande rouge causés par son expansion. Nous estimons des modèles vectoriels à correction d'erreurs (MVCE) à emplacements précis et panel entre 2006 et 2013, pour 7 silos‐élévateurs en Ontario. Nous constatons une relation d′équilibre à long terme entre le prix de base et les facteurs ayant un effet sur l'offre et la demande locale incluant la capacité pour l′éthanol. Nous constatons aussi que le sens de la causalité passe de ces facteurs aux changements du prix du maïs. L'on s'attend à voir une augmentation d'environ 30 cents du prix de base du boisseau suivant l'augmentation unique de 100 millions de litres de la capacité d′éthanol. Par contre, l'impact est négligeable pour les silos‐élévateurs situés dans les régions d′élevage intensif de la province. La demande pour le maïs comme aliment pour le bétail est un facteur déterminant du prix local du maïs pour tous les silos‐élévateurs. Le déclin du porc et des bovins ainsi que l'augmentation de 50 % de l'offre de maïs ont mené à la diminution notée du prix du maïs local malgré l'augmentation significative de la demande pour l′éthanol.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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