Assessing the impacts of equivalency agreements in international organic trade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study employs Berry, Levinsohn, and Pakes' (1995; hereafter BLP) model to estimate the impacts of organic equivalency agreements (OEAs) on the market share of exporting countries that shipped organic agrifood products to the markets of the U.S., Canada, and Denmark from 2011 to 2019. The BLP model accounts for variations in the trade impacts of OEAs by considering unobserved, product‐specific, agro‐ecological comparative advantages and bilateral trade costs. The BLP estimation offers a more realistic trade pattern, showing that exporters producing and selling close substitutes for organic agrifood products with the competitors in the market would be more sensitive to the establishment of OEAs between the competitors and the market. Results indicate that OEA partners of the importer would achieve a higher share in this market than non‐OEA partners. The simulation results suggest that Peru would have captured 23.8% of the 2019 U.S. market share if Peru had signed an OEA with the U.S. in 2017. Additionally, Mexico and Turkey would have secured 35.1% and 1.8% of the 2019 Canadian and Danish markets, respectively, had the Mexico–Canada and Turkey–Denmark OEAs been in effect since 2017. These findings, along with changes in the market shares of other exporters under a hypothetically established OEA, provide new insights into organic trade patterns and highlight the potential for further development of OEAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».