Climate Risk in Intermediate Goods Trade: Impacts on China’s Fisheries Production
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Climate change, especially extreme weather events, has significantly heightened the vulnerability of fisheries production supply chains. This study firstly investigates the input-driven climate risks through intermediate goods trade and their indirect impacts on China’s fisheries sector and constructs the Climate Risk-Trade-Production Model (CRTPM). Key findings include: (1) The input-driven climate risk indicator for China’s fisheries sector has increased over the period 1995–2020, with Brazil, Canada, the United States, Japan, South Korea, and Russia as major contributors. (2) From 1995 to 2020, rising climate risk index in Brazil and Canada negatively affected China’s fisheries output, with a 1% increase in climate risk index resulting in production declines of 0.173% and 0.367%, respectively. (3) In contrast, a reduction in the climate risk index in the United States and Japan lowered intermediate goods prices, boosting China’s output by 0.934% and 0.172%, respectively, for every 1% decrease in the climate risk index. (4) Climate risk index in South Korea and Russia, while initially increasing, eventually stabilized, having minimal impact on China’s fisheries production. It is the importance of monitoring extreme weather events to mitigate the economic vulnerabilities of China’s fisheries.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle