Quantifying the impact of Russia–Ukraine crisis on food security and trade pattern: evidence from a structural general equilibrium trade model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Considering the importance of Russia and Ukraine in agriculture, the authors quantify the potential impact of the Russia–Ukraine conflict on food output, trade, prices and food security for the world. Design/methodology/approach The authors mainly use the quantitative and structural multi-country and multi-sector general equilibrium trade model to analyze the potential impacts of the conflict on the global food trade pattern and security. Findings First, the authors found that the conflict would lead to soaring agricultural prices, decreasing trade volume and severe food insecurity especially for countries that rely heavily on grain imports from Ukraine and Russia, such as Egypt and Turkey. Second, major production countries such as the United States and Canada may even benefit from the conflict. Third, restrictions on upstream energy and fertilizer will amplify the negative effects of food insecurity. Originality/value This study analyzed the effect of Russia–Ukraine conflict on global food security based on sector linkages and the quantitative general equilibrium trade framework. With a clearer demonstration of the influence about the inherent mechanism based on fewer parameters compared with traditional Global Trade Analysis Project (GTAP) models, the authors showed integrated impacts of the conflict on food output, trade, prices and welfare across sectors and countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».