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Enregistrement W4391101563 · doi:10.1111/cjag.12347

The impact of COVID‐19 on price transmission and price volatility in the Canadian beef supply chain

2024· article· en· W4391101563 sur OpenAlexaffvenueabout
Yanan Zheng, Henry An, Meng Yang, Feng Qiu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesTrường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí MinhZhongnan University of Economics and Law
Mots-clésVolatility (finance)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Supply chainMonetary economicsBusinessAgricultural economicsLivestockTransmission (telecommunications)EconomicsEconometricsMarketingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The COVID‐19 pandemic resulted in disruptions to the Canadian meat and livestock markets. While prices initially decreased, the shutdowns of beef packing plants led to a large reduction in the supply of beef and a corresponding increase in the wholesale price with ramifications along the entire supply chain. This study examines the effect of COVID‐19 on price transmission and price volatility in the Canadian beef supply chain using monthly farmgate, wholesale, and retail price data covering the period from July 2005 to February 2022. We find evidence indicating that COVID‐19 affected long‐run price transmission from farmgate and wholesale markets to the retail market. Specifically, we find that the pandemic resulted in a 94.42 and 81.48% decrease in price transmission from the farmgate and wholesale market, respectively, to the retail market, indicating that higher prices at the wholesale level were not being passed on to consumers to the same extent. In the short run, we find asymmetric price adjustments and both direct and indirect volatility spillovers among the three levels of markets, implying strong market interactions across the beef supply chain. Overall, our results suggest the resiliency of the Canadian beef sector to COVID‐19 shocks.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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