An Economic Analysis of Western Canadian Grain Export Capacity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Record grain supplies combined with insufficient grain export capacity in the 2013–14 and 2014–15 crop years resulted in depressed Western Canadian grain prices costing producers several billion dollars. The exceptional size of the crop and the harsh winter weather contributing to this costly event raise an important question as to whether additional investment in export capacity is warranted. This study systematically assesses the need for additional grain export capacity in Western Canada. Somewhat conservative grain production forecasts and rational expectations storage are used within a spatial mathematical programming model to simulate a competitive market, moving grain to export positions. We find in the absence of additional export capacity there will be increasingly frequent periods of costly congestion. A 10 million tonnes (Mt) (5 Mt) improvement in both rail and West Coast capacity implies $9.2 billion ($6.0 billion) of cost‐saving benefits for the producers over the 2016–25 period. While these estimates are sensitive to future realized production levels, their magnitude suggests that innovation to increase export capacity is economically important for grain producers in Western Canada. Des approvisionnements records de grains combinés à une capacité exportatrice insuffisante de ces derniers en 2013–14 et en 2014–15 ont engendré le bas prix du grain de l'Ouest canadien représentant une perte de milliards de dollars pour les producteurs. La production exceptionnelle et l'hiver particulièrement rude ont contribué à cet événement coûteux et soulèvent une question importante concernant le besoin pour des investissements additionnels en capacité exportatrice. Cette étude évalue systématiquement le besoin pour une capacité exportatrice accrue des céréales provenant de l'Ouest canadien. Les prévisions relativement prudentes de production de grains et l'anticipation rationnelle de stockage servent dans le cadre d'un modèle de programmation mathématique spatiale pour simuler un marché compétitif, transportant le grain vers les points d'exportation. Les trouvailles indiquent qu'en l'absence de capacité supplémentaire exportatrice, surviendront des périodes de plus en plus fréquentes de congestion coûteuse. Une amélioration de 10 Mt (5 Mt) à la capacité ferroviaire et de la Côte Ouest suppose des réductions de coûts à la hauteur de 9,2 milliards de dollars (6 milliards de dollars) pour les producteurs pour la période entre 2016 et 2025. Ces estimations étant liées à l'atteinte de futurs niveaux de production, leur importance suggère que l'innovation en vue d'accroître la capacité exportatrice s'avère économiquement essentielle pour les producteurs céréaliers de l'ouest du Canada.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».