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Enregistrement W2810432516 · doi:10.1111/cjag.12173

Canada's beef exports: Border effects and prospects for market access

2018· article· en· W2810432516 sur OpenAlexafffundvenueabout
Pascal L. Ghazalian

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésTariffMarket accessInternational economicsGravity model of tradeInternational tradeEconomicsBilateral tradeChinaBorder effectRules of originTrade barrierBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper examines the magnitudes of border effects on Canada's beef exports, and assesses the prospects for market access. The empirical analysis relies on a gravity model derived from a supply‐based framework, and implements different econometric methodologies. It covers the conventional measurement of border effects that is determined relative to the intranational trade baseline. Also, it sets alternative baselines to estimate the wedge between the border effects on beef exports of Canada and those of other countries. The estimated parameters are used to carry out different scenarios to examine the tariff‐related and nontariff border effects, and to evaluate the impacts of trade preferences for Canada's bilateral beef exports. The results reveal significant trade impediments facing Canada's bilateral beef exports to many large markets (e.g., EU‐15, Japan, Republic of Korea, China, and Russia), and they often indicate that the effects of tariff reductions become considerably larger when coupled with reductions in nontariff impediments. Also, they underscore the significance of North American Free Trade Agreement (NAFTA)’s preferential market access for Canada's beef exports. The export opportunities for the Canadian beef industry that are generated through lower trade barriers would, however, decrease when trade barriers facing other beef‐exporting countries are reduced.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,152 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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