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Enregistrement W3125329701

The Accession of Kazakhstan, Russia and Ukraine to the WTO: What will it Mean for the World Trade in Wheat?

2013· article· en· W3125329701 sur OpenAlexaboutno aff
Saule Burkitbayeva, William A. Kerr

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccessionInternational tradeTariffWorld tradeLiberalizationMarket accessInternational economicsBusinessFree tradeChinaEconomicsEuropean unionAgricultureGeographyMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International trade in wheat accounts for approximately one third of world grain trade and is expected to double by 2050.The KRU (Kazakhstan, Russia and Ukraine) countries account for approximately a quarter of world wheat exports and are collectively considered one of the key wheat exporting regions. The Ukraine became a member of the WTO only in 2008. Russia became an official member of the WTO in 2012 and Kazakhstan is expected to follow Russia and reach an accession deal with WTO members shortly. As a result of WTO accession, all three countries will be entitled to “most favoured nation” (MFN tariffs), and hence, gain improved access to a number of important markets that have been largely inaccessible due to very high tariffs that could be charged on imports from non-WTO countries. World wheat trade liberalization, reflecting the move to the MFN tariff as a result of accession, was simulated using the global simulation model (GSIM). The KRU region’s increased market accessibility as a result of successful accession to the WTO has the potential to foster important re-alignments in world wheat trade flows, prices and changes in welfare among major wheat trading countries. The simulation results suggest that the change to MFN tariffs leads to KRU countries trading more with now freer markets such as Turkey, the EU and China. Major traditional wheat exporters such as Australia, Canada, the EU, and the US do not seem to be negatively impacted to any important degree. Their relative market access conditions, however, erode in Turkish, Middle Eastern, and North African markets with their exports being diverted and broadly distributed among other countries and regions at marginally reduced prices. Trade liberalization is not uniform across regions and, hence, leads to different net welfare changes across countries. Those welfare changes, however, appear to be modest.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,730

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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