New Market Information Applications in East Africa: Three Essays on Mapping Trade Flows, Identifying Vulnerability in Food Commodity Networks, and Nowcasting Agricultural Prices in East Africa
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural commodity market systems in East Africa are characterized by significant spatial heterogeneity.Many competing actors engage in small-volume transfers through marketplaces with complex and overlapping feedback mechanisms.For development policy practitioners working in economic measurement at the subnational level, these characteristicsamong others -frustrate the accuracy and relevance of typical market systems analyses.Recently however, sources of local market information are rapidly proliferating throughout the region.This new trend raises new opportunities for researchers to develop practitioner-oriented monitoring and assessment tools for East Africa's agricultural market systems.The first two papers in this dissertation focus on generating data-driven economic measures to assist policy targeting: The first paper presents a novel combination of network analysis and price transmission analysis to open the 'black-box' of subnational trade.By decomposing cointegration measures correlated with market access and trade efficiency, this paper presents an empirical method for identifying, mapping, and evaluating subregional trade corridors in East Africa.While the first paper applies network analysis to explore the dynamics of trade between marketplaces, the second paper extends the network approach to explore how individual marketplaces transmit or react to the price shocks.This paper proposes a measure of economic vulnerability for maize marketplaces in Uganda to identify which marketplaces along the supply chain are vulnerable to price shocks from connected marketplaces.Despite the proliferation of local market information, however, analysts still face challenges when contexts are limited by data quality, timeliness, and precision.The third paper proposes a novel empirical method based in machine-learning and Big Data feature management, which algorithmically adjusts the feature selection to the available data.By optimizing the feature selection with known market structures and the available data, analysts can meaningfully overcome the data challenges for estimating near-real-time food prices.Moreover, the proposed method can facilitate more timely assessments of current food security in contexts challenged by inconsistent data collection and poor data coverage.Ultimately, this thesis demonstrates the analytical benefits of combining aspects of network analysis, price transmission theory, and Big Data management strategies to support new tools and promote more effective and inclusive development across East Africa.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».