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Enregistrement W2787415828 · doi:10.13023/etd.2018.025

Essays on U.S. Beef Markets

2018· article· en· W2787415828 sur OpenAlexaboutno aff
Elham Darbandi

Notice bibliographique

RevueUKnowledge (University of Kentucky) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsBusinessAgricultural economicsAgricultural scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dissertation includes three essays on U.S. beef market. Each essay has looked at this market from a different point of view. The first essay investigates the price adjustment along the different levels of this market. The second essay discusses the impact of food safety incidents on export levels in this market. The third essay considers the environmental loading of U.S. beef market. A summary of each article is as follows. The first essay (chapter 2) analyzes price adjustment of the U.S. beef sector with a focus on the Great Recession. To this purpose, the Vector Error Correction Model (VECM) and historical decomposition graphs are applied to monthly data. The results indicate that retail prices have lower speeds of adjustment than wholesale prices. Also, the magnitude of price adjustment in the presence of the Great Recession, as an exogenous shock, is different for each level of the U.S. beef market. It is concluded that, with respect to both the speed and magnitude of the price adjustment, the U.S. beef sector has an asymmetric price adjustment, pointing to the inefficiency of the U.S. beef supply chain. These results have welfare implications for U.S. beef consumers and producers. The primary objective of the second essay (chapter 3) is to quantify the impact of consumer awareness about beef safety on U.S. beef exports. To do that, an index is used to reflect consumer’s awareness about beef safety based on the publicized reports in the media. Quarterly panel data is applied to the top importing countries, Japan, South Korea, Mexico, and Canada for the period 2000-2016. Applying the gravity model, results show that a 0.8% reduction in U.S. beef exports arose from the foodborne-disease news. In addition, using impulse response functions derived from panel vector autoregressive (Panel VAR) estimation, results show that the negative impact of a shock in food safety news intensified after three quarters, and then diminished slowly over time. In order to regain consumers’ confidence and to compensate for the economic loss arising from a foodborne outbreak, bilateral cooperation among trade partners seems necessary. Investing in any scheme that minimizes the impact of food safety events, such as disease eradication programs, traceability systems, quality labeling, and third-party certification that conveys the safety message to consumers is suggested. The third essay (chapter 4) has two purposes. First, it quantifies the environmental loading of U.S. beef sector by calculating emission levels over the period 1970-2014. Beef cattle is one of the most emission-intensive sectors, which is responsible for 35% to 54% of total GHGs from livestock. Following International Panel on Climate Change (IPCC) guideline, this study identifies three sources of emissions, including enteric fermentation, manure management, and manure left on pastures. Second, it provides an understanding of consumption-environmental connection related to the beef industry using time series techniques. Finally, it is suggested that providing information to the public regarding livestock and climate change relationship would be beneficial. This knowledge might help to avoid the catastrophic consequences of climate change in the future.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0030,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,155 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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