Three essays on the economic value of innovation and quality within the soybean supply chain
Notice bibliographique
Résumé
Population growth and rise in personal income worldwide have led to a high rate of increase in global food demand. Efforts by global agricultural supply to meet this demand, however, is threatened by a decreasing number of agriculture workers across the globe and a slowing expansion of agricultural acreage. Crucial to this effort is agricultural innovation that leads to increases in agricultural productivity. One of the most important global agricultural crops is soybeans. So far, innovations in the seed quality of soybean has enabled farmers to meet growing global food and energy demands--particularly on specific nutrient components such as protein and oil--and to mitigate the effects of several stresses facing soybean plants including droughts. However, the farmer's ability to remain competitive and meet demand through innovation still requires further understanding of several areas, three of which are the focus of this dissertation. These areas, each one contained in one chapter, addresses a specific topic while following a general theme: analyzing the economic value of innovation and quality within the soybean supply chain. The first chapter looks at the evolution of soybean drought-tolerance to consider if the impact of innovation is evenly distributed geographically in three U.S. relative soybean maturity zones--divided areas defined by how long soybean crops mature based on environmental factors. Results show that crops planted in all three relative maturity zones are exhibiting increasing tolerance over time only against droughts occurring between August and October. There is evidence, however, that soybeans planted in relative maturity zone 4 exhibited the largest improvement in drought tolerance, while those planted in relative maturity zone 3 exhibited the least. In the second chapter, the values of two important soybean traits--protein and oil content--are estimated and the demand and supply factors that affect these values are also analyzed. The results show significant positive values, suggesting that there is an incentive for U.S. farmers to produce soybeans with higher quantities of protein and oil content. Finally, the third chapter uses data on four soybean exporters to the Philippines--United States, Canada, China, and the rest of the world--to determine whether the downward trend in the U.S. market share is due to differences in the quality of soybeans or due to changes in relative prices. Results show that the Philippine demand for imported soybeans is less responsive to relative price changes and is more determined by quality differences. This strongly indicates that the decline in the U.S. import market share may be due to shifting of preferences of Philippine consumers toward soybean qualities inherent in non-U.S. soybeans.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».