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Enregistrement W3134915335 · doi:10.21608/asejaiqjsae.2016.153987

Economic Re-Allocation of Egyptian Imports from The Most Important Oilseed Crops

2016· article· en· W3134915335 sur OpenAlexaboutno aff
Yasmen S.Abd El-Razek

Notice bibliographique

RevueAlexandria Science Exchange Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultural economicsEconomicsBusinessAgroforestryEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The oilseed Considers main source of food for vegetable oils used in the human diet and upon which many an industry vegetable margarine, paints, cosmetics and some medical industries and inks used in the printing industry, also contains vegetable oil needed for the human body, which the body cannot composition of essential fatty acids inside, it is also considered an important source of some fat-soluble vitamins, as well as economically important role both at the level of the agricultural sector or national level. The research problem in the domestic production shortfall of oil to meet the growing food needs years of seeds a year later, leading to a widening gap between production and consumption, and to fill this gap the state to resort to imports from abroad, where the volume of Egyptian imports of oilseeds in 2013 about 889.9 thousand tons the value of imports of oilseeds for the same year amounted to about 6101.63 million pounds, and in light of the high cost of imports as a result of rising world prices for vegetable oils, this increases the burden on the balance of trade and increases the deficit in the balance of payments, where the deficit reached about 256.12 billion pounds in 2013 . The results showed that the global Egyptian imports of sunflower seed are concentrated in four states accounted for about 99.95% of the total amount of Egyptian imports from sunflower, amounting to about 382.43 thousand tons, and accounted for about 99.9% of the total value of Egyptian imports sunflower, amounting to about 3664.40 million pounds during the study period average. Two models have been the work of each crop the first model was left of imported quantities are distributed among exporting countries for crop study by the least expensive, the second model was the disposal of the countries that increases the price of imports where the average price of imports during the average period (2010-2013) and of about 9, 58 thousand pounds per ton of sunflower and 4.95 thousand pounds per ton of soybeans during the average study period. By studying the two models for each crop it has been reached that the second model of the minimization of the value of imports of sunflower models is the best model, where the results are consistent with the results of the competitive advantage of price where it was eliminated top nations in the price of imports as it was investigating provided high than achieved by the first model and thus reduce the deficit in the cash balance of trade for up to 209963 pounds. It turns out that the second model of the models the low value of imports for soybeans is the best model where results are consistent with the results of the competitive advantage of price where it was disposed of top countries in the rate of import have also been reduced imports from Brazil have been increasing the amount of imports from Canada, where it has the highest price a competitive advantage in market sphincter, as it was investigating what is achieved by providing a high first model and thus deficit in the trade balance of cash to reduce up to 209 263 million pounds.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
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