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Enregistrement W3186133498 · doi:10.1111/cjag.12295

Prices for a second‐generation biofuel industry in Canada: Market linkages between Canadian wheat and US energy and agricultural commodities

2021· article· en· W3186133498 sur OpenAlexaffvenueabout
Curtis McKnight, Feng Qiu, Marty Luckert, Grant Hauer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelCellulosic ethanolEthanol fuelAgricultureAgricultural economicsStrawProduction (economics)Corn ethanolEconomicsGasolineBusinessAgronomyBiotechnologyMicroeconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The production of biofuels is limited in Canada, but the availability of wheat straw as a second‐generation (i.e., cellulosic) feedstock is an exciting prospect for the future development of a biofuel industry. The future success of such a biofuel industry will depend on future ethanol prices and prices related to wheat straw. These prices are likely to be influenced by markets related to the existing first‐generation ethanol industry in the United States. Therefore, the motivation of this paper is to investigate relationships between Canadian wheat prices and US corn, ethanol, and gasoline prices. We employ a DCC‐MGARCH enhanced VEC model to investigate time‐varying relationships among these markets. Results indicate that there are positive relationships between wheat and corn, ethanol and corn, and wheat and ethanol markets. Our results add to a better understanding of the level of integration between select Canadian agricultural markets and US energy markets. More specifically, the price relationships identified highlight several sources of price risk that may affect the financial success of commercially producing second‐generation ethanol from wheat straw in Canada. This information will be of particular interest to prospective industry investors and policymakers.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,133 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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