The Russia–Ukraine Conflict: A Global Impact Assessment in the Corn and Wheat Sectors
Notice bibliographique
Résumé
According to data from the Food and Agricultural Organization of the United Nations (FAO), Ukraine was the fifth and ninth global producer and exporter of corn and wheat, respectively, before Russia’s invasion. The disruption of the supply chain in Ukraine in these food sectors due to the Russian–Ukrainian conflict can hamper global food security. Very little is known about how the war has impacted these important food sectors globally. This paper examines the global impact of the war on the corn and wheat sectors in the first year of the war and investigates the relationship between market vulnerability and trade ties with the conflicting regions. Analysis of FAO data shows that Ukraine suffered a 12.87% and 17.45% production decline in the corn and wheat sectors, respectively, compared to the 2012–2021 base years. Using the Acclimate economic network model, these shocks are applied to Ukraine’s corn and wheat network nodes to analyze their global impact. The production value and total losses are calculated and compared to the base year, both regionally and in some major global economic blocs. The results show that the corn sectors in Germany, Ukraine, Poland, and Belgium suffered the largest production value losses, while Ukraine, China, Venezuela, and Korea suffered the largest overall losses. In the wheat sector, Russia, Germany, Ukraine, and Canada suffered the largest production value losses, while Ukraine, Kazakhstan, Uzbekistan, and China suffered the largest overall losses. Overall, the corn sector was the hardest hit globally compared to the wheat sector, with the EU, the US, China, South America, and Africa being the hardest hit in the corn sector, while BRICS and Oceania were the hardest hit in the wheat sector. The study equally finds a strong correlation between increased regional food market vulnerability and Ukraine’s trade relations. These findings can contribute to better investment decisions, regional and sectoral emergency management planning, and the development of regulatory frameworks.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».