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Enregistrement W4380485414 · doi:10.3390/commodities2020011

A Game-Theoretic Analysis of Canada’s Entry for LNG Exports in the Asia-Pacific Market

2023· article· en· W4380485414 sur OpenAlexaffabout
Subhadip Ghosh, Shahidul Islam

Notice bibliographique

RevueCommodities · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy Security and Policy
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexProfit (economics)Stackelberg competitionBusinessCompetition (biology)IncentiveIndustrial organizationProfit marginMarket shareInternational tradeDifferential gameEconomicsMicroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The import demand for energy resources, including liquefied natural gas (LNG), has been steadily increasing in the Asia-Pacific region. Australia, the Middle East (Qatar), the Russian Federation, and the U.S. are the major players who compete strategically to capture this ever-growing market for LNG. The objective of this paper is to examine the potential for Canada’s entry into this market as another LNG exporter and what impact that can have on the existing suppliers. Using a game-theoretic LNG export competition model, we explore the conditions under which Canada can make a profitable entry. We also investigate the effect of Canada’s entry on the profitability of the four incumbent exporters. Employing a multi-leader Stackelberg model, we found that Canada’s entry could be a Pareto superior outcome under certain conditions because it benefits all competing firms and consumers. Further, Canada’s entry into the LNG export market always helps the low-cost incumbent firms by increasing their output and profit. However, the high-cost incumbent firms’ output falls, while their profit may increase or decrease depending on the unit cost and market size parameters. With differential export costs between Canada and the U.S., the latter has an incentive to act strategically to affect the entrance of the former.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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