Economic dynamics of agri‐food supply chains at a macrolevel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper employs a comprehensive methodology that integrates demand and supply elasticities, performance metrics, and data envelopment analysis to analyze agri‐food supply chains at a macroeconomic level. It utilizes data from a global sample of 53 countries spanning the years 2000 to 2019. The findings from various levels of analysis reveal several key insights: first, Australia or Cameroon should allocate all their food resources to enhance the capacity utilization of their Food Supply Chains (FSC). Second, Ghana or New Zealand may concentrate 100% of their resources on improving the Responsiveness of their FSC. Third, Switzerland, Turkey, and the United States should allocate 100% of their food resources to adjust resource allocation within their FSC. Fourth, for countries like Costa Rica and Canada, the allocation should be 19% to capacity utilization and 81% to resource allocation. Fifth, countries such as Cyprus, the Dominican Republic, Ecuador, and El Salvador should prioritize 12% of inputs for resilience and allocate the remaining 88% to resource allocation. Sixth, for countries like Nicaragua, Niger, Nigeria, Russia, South Korea, Serbia, Senegal, and Singapore, the allocation should be 28% of inputs to responsiveness, with the majority, 72%, directed to resource allocation. Sixth, Nigeria, Ethiopia, and Ghana have better performance across critical variables. This study introduces an innovative framework that facilitates the interaction of agri‐food supply chains with various macroeconomic variables, including GDP, inflation, corruption, food security, and nutrition, opening new avenues for a holistic understanding of these systems.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».