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Enregistrement W4308416290 · doi:10.3389/fsufs.2022.940968

The value of Canadian agriculture: Direct, indirect, and induced economic impacts

2022· article· en· W4308416290 sur OpenAlexaffabout
Emma Windfeld, Guillaume Lhermie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureGross domestic productGross outputEconomicsValue (mathematics)Agricultural economicsEconomic impact analysisGross value addedInvestment (military)Upstream (networking)Downstream (manufacturing)Product (mathematics)BusinessProduction (economics)EconomyEconomic growthMacroeconomicsGeographyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the value of agriculture to the Canadian economy is well established, its extensive indirect and induced value through upstream and downstream industries is not. Input-Output (I/O) analyzes are a common tool that measure the direct, indirect and induced impacts of an industry to the entire economy. We reviewed I/O analyzes that used economic multipliers to estimate the total contribution of agricultural industries to Canada's economy. Reports underwent data extraction for output, Gross Domestic Product (GDP), jobs, labor income and taxes generated. We found that when indirect and induced economic impacts are considered, the value of agricultural industries is much greater than traditional valuations indicate. Beef and canola were the two largest industries in terms of GDP and jobs, with direct impacts constituting less than half of their total impacts. Recent and thorough I/O analyzes are available for only a limited number of agricultural industries. There is a need for I/O analyzes covering key agricultural industries at the regional and national level using uniform methodology and recent data and multipliers. This information is essential to gain a systemic understanding of the true economic value of agriculture and to inform policies and investment that maximizes the potential of agricultural industries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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