Commercial dynamics of mexican tomato in the framework of the USMCA: an analysis of trade with the united states using the gravity model
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Within the framework of the treaty between Mexico, the United States and Canada (USMCA), the objective of this study is to provide a description through econometric methods of the variables that influence tomato trade, in addition to describing the commercial dynamics of the sector in both Mexico and the United States. Design / Methodology / Approach: A gravity model was applied to investigate and evaluate the role of some of the main economic and geographic variables as determinants of Mexican trade flows. Results: The results show that the most important variables are the US gross national income per capita (GNIPC), as well as the US per capita production and consumption volumes calculated from apparent national consumption (ANC). It was also found that the variable GNIPC is better to determine the model than the gross domestic product per capita (GDPPC), due to the qualities of the variables. Limitations / Implications: Statistical records for the period 1994 to 2020 were taken into account, considering all varieties of tomato produced and exported. Findings / Conclusions: Regarding income, the variable with the best fit in the model was in GNIPC, which was adopted in the World Bank’s current way of classifying countries by income, variables such as consumption and production behaved in a typical way increasing and decreasing the volume traded. Tomato (Lycopersicon esculentum Mill.) is one of the most competitive and profitable agricultural products in Mexico.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».