Is Mandatory Country of Origin Labeling a Proxy for Import Quota: A Partial Equilibrium Analysis of U.S Beef Imports?
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, there have been a number of issues pertaining to the import of beef into U.S economy. The price of beef has recorded steady increase in recent years. Internal factors such as input for raising cattle and external factors like import quota, tariffs and prices of related animal products may have accounted for the high prices of beef. Country of Origin Labeling (COOL) is a labeling U.S. Farm Bill law passed in 2008 by the United States Congress demanding meat, fruits, vegetables and peanuts to be labeled as to their country of origin. The implementation of country of origin labeling has become one of the controversial issues in the US beef industry and even Canada. The main objective of the study is to determine whether the impact of COOL is serving as an import quota on U.S. beef imports. This is achieved by employing a partial equilibrium analysis to model U.S. import demand for U.S. beef imports. This paper develops an Import Demand model for the U.S. Beef Sector to evaluate if COOL serves as an import quota for U.S. beef imports. The randomized effect model and the OLS regression were estimated. Unrestricted model to test the homogeneity and symmetry conditions: b) Restricted model with homogeneity and symmetry imposed along with a dummy variable COOL taking the value as “1” for pre-COOL, otherwise, “0.The analysis employed a partial equilibrium model to model the import demand function of beef imports. Controlling for other variables that affect the volume of imports, the estimated coefficients of MCOOL was consistently negative in all the Models. This negative effect implied that following the execution of mandatory labeling, there has been a significant increase in the imports of beef into the U.S. from the exporting countries under both the restricted models.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».