Worldwide cotton production and trade during COVID-19 pandemic: An empirical analysis for a three-year observation
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has posed a significant impact on agriculture. Due to its importance in world trade and human life, the effects of the pandemic on the cotton economy were evaluated by using the data of important organizations such as the U.S. Department of Agriculture, the World Trade Organization, and International Cotton Advisory Committee in this study. With the Chow test, which measures of structural breaks, the effects of COVID-19 on cotton production and trade were examined. According to the Chow test results, the pandemic had no significant effect on cotton production, exports and imports in the People’s Republic of China and Türkiye, while being highly influential on cotton production and exports in the U.S. and Brazil. Distinctively, in Pakistan, it had a significant impact on cotton production and import. It was observed that although the demand, trade and prices for cotton were descended, the cotton prices started to recover with the increase in demand in the third quarter of 2020. In June 2022, the highest peak in cotton prices was observed. As a conclusion, it is shown that cotton production and trade during the pandemic were affected in all countries except People’s Republic of China and Türkiye. However, the marks of the effects of factors such as decreasing stocks, uncertainties in national economies, high inflation and increase in production costs on the cotton economy will be better understood in the coming years.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».