MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4214487688 · doi:10.1080/21645698.2021.2020028

Economic surplus implications of Mexico’s decision to phaseout genetically modified maize imports

2022· article· en· W4214487688 sur OpenAlexafffund
Diego Maximiliano Macall, William A. Kerr, Stuart J. Smyth

Notice bibliographique

RevueGM crops & food · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetically Modified Organisms Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésProduction (economics)AgroecologyEconomic surplusEconomicsAgricultural economicsGenetically modified maizeEconomic impact analysisBusinessGenetically modified cropsAgricultural scienceWelfareAgricultureMarket economyEnvironmental scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Mexican government has decided to ban imports of genetically modified (GM) maize, to rely on agroecology for maize production to satisfy domestic yellow maize requirements. No economic impact assessment of this policy decision was made public, and the implications of this decision for users of yellow maize and consumers are significant. This article measures the economic surplus generated from Mexican GM yellow maize imports and domestic conventional yellow maize production over the last 20 years, and projects the economic surplus generated over five years from adopting agroecology for yellow maize production. We explore three likely scenarios and find that in all of them, yellow maize processors lose almost twice as much economic surplus as producers. In the most conservative loss estimate (Scenario 1), the surplus loss in five years is equivalent to 35% of the economic surplus generated over the last 21 years from GM maize imports and domestic Mexican conventional production. In all simulated Scenarios, between 2024 and 2025 the price of a metric ton of yellow maize will increase 81percent because of the change in production systems (from conventional to agroecology). These financial losses will ultimately factor into the prices consumers pay for poultry and red meat products, resulting in higher domestic retail food prices.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,268
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.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGM crops & foodMême sujetGenetically Modified Organisms ResearchTravaux en français237 207