Notice bibliographique
Résumé
Climate has historically played a critical role in the development of nations, primarily due to its intrinsic linkage with agricultural production and prices. This study examines one such relationship between the better known and most talked about climate anomaly, El Niño Southern Oscillation (ENSO), and the international prices of wheat, one of the most produced and consumed grain cereals in the world. The ENSO–price relationship, moreover, is assumed to be characterized by nonlinear dynamics, because of the known asymmetric nature of ENSO cycles, as well as that of wheat prices. This study applies a vector smooth transition autoregressive (VSTAR) modeling framework to monthly spot prices of wheat from the United States, the European Union, Australia, Canada, and Argentina, as well as the sea surface temperature anomalies from the Nino3.4 region, which serves as a proxy for the ENSO variable. Results show that, overall, wheat prices tend to increase after La Niña events, and decrease after El Niño events. The regime-dependent dynamics are apparent with more amplified price responses after La Niña shocks, and with more persistent price responses during the La Niña conditions. This is consistent with the economics of storage, wherein shocks related to expected supply and demand are known to have a more pronounced effect in a low-inventory regime. Findings of this study have strong implications for development economics, as they point to an additional channel of adversity due to the ENSO-related climate shocks. Moreover, the ENSO-induced price fluctuations are likely to affect the dynamics of international food and cash programs during extreme episodes of this climate anomaly.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».