Enhancing Canada’s Beef Exports and Competitiveness in the Global Market
Notice bibliographique
Résumé
Alberta reports the highest revenues among all provinces in beef cattle ranching and farming,but there is still considerable potential to maximize profits by expanding international trade.In 2022, Canada exported 0.78 million head of cattle and 430,000 metric tonnes of beef, for atotal trade value of C$5.2 billion. That same year, Canada ranked eighth globally in the volumeof beef exports, sixth in the value of beef exports and fourth in the aggregate value of live cattleand beef exports.This study aims to provide a policy brief on Canada’s beef and cattle production and exports,and international market access and conditions. Trade barriers are identified and evaluated, andthe implications of non-tariff measures (NTMs) are examined. These include, for example, the banimposed by the European Union and the United Kingdom on the importation of peroxyacetic acid(PAA)-treated and hormone-treated beef, and the United States’ political/legislative attemptsto invoke the mandatory country-of-origin labelling (CoOL) standard for Canada’s beef exports.This study also discusses the benefits and limitations of preferential trade agreements (PTAs) forCanada’s beef exports, such as the Canada-U.S.-Mexico Agreement (CUSMA); the Canada-EUComprehensive Economic and Trade Agreement (CETA); and the Comprehensive and ProgressiveAgreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP). The study concludes by exploring theopportunities to increase Canada’s beef exports and competitiveness in international markets.The analysis indicates that the Canadian cattle/beef sector would benefit from pursuing generalstrategies to increase its competitiveness in foreign markets by promoting its beef, raisingproduction efficiency and reducing production costs, tackling labour shortages, alleviatingregulatory constraints and integrating novel technologies in beef production and processing.The Canadian cattle/beef sector must increase its competitiveness in international markets anddiversify export destinations while maintaining access to the U.S. market. Canada is a major playerglobally, but it needs to increase its competitiveness in, for example, China, Japan, South Korea,Saudi Arabia, Vietnam, Taiwan and the United Arab Emirates as these markets currently relyheavily on beef imports from Australia, Brazil and the U.S., among other countries.It would be critical to encompass strategies tailored to the market characteristics/conditions ofdestination countries, raise the effectiveness of PTAs and stimulate bilateral business/marketingnetworks. This study emphasizes the importance of sustaining market access to the U.S.,enhancing market access to other foreign countries and pursuing pronounced diversificationstrategies in beef exports to mitigate risks and uncertainties in international markets. It alsounderlines the basic requirement of raising competitiveness vis-à-vis other beef-exportingcountries in various international markets. In this context, trade preferences may not necessarilylead to significant increases in Canada’s beef exports to foreign markets when preferential accessis more pronounced for beef exported from other countries. Also, cost reductions should berelatively significant to effectively compete with other beef-exporting countries and realizeincreases in Canada’s beef exports to international markets.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».