Global adoption of porcine reproductive and respiratory syndrome–resistant pigs will have significant economic and market impacts
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the global economic impacts of adopting gene-edited pigs resistant to porcine reproductive and respiratory syndrome (PRRS) on pork markets and producer profitability. Methods: A model linking hog supply to consumer pork demand in 6 global regions, Canada, China, Japan, Mexico, the US, and the rest of the world, was constructed and parametrized using pork production and trade statistics, published supply and demand elasticities, PRRS prevalence rates, and productivity metrics by PRRS health status. The model projects changes in pork prices, production, trade, and producer profits. Results: In the baseline scenario (70% adoption over 12 years), assuming no change in pork demand or additional cost of swine genetics, the marginal cost of production declines and pork prices fall while pork production increases in adopting countries by 11% in China to 7% in the US and Canada, and pork production falls in nonadopting countries. In the 15th year after initial adoption, profits for pork producers increase, ranging from $33/head in China to $15/head in Canada relative to preadoption baseline. Producers in the rest of the world, who are assumed not to adopt, are less profitable. Conclusions: The adoption of PRRS-resistant pigs is likely to significantly increase productivity, which translates into market impacts that are substantial and likely positive for the adopting producers, assuming there is no significant demand reduction or exorbitant increase in the cost of swine genetics. Clinical Relevance: Pork producers who adopt PRRS-resistant pigs experience higher productivity and lower veterinary costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».