IMPACTS OF COVID-19 IN THE AGRI-FOOD SECTOR OF MEXICO: METHODOLOGIES AND ANALYSIS TOOLS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This article estimates the impact on the agrifood sector of the SARS-Cov-2 coronavirus (Covid-19) and identifies socioeconomic characteristics of those infected in the Mexican Republic. The pandemic has exacerbated the country's problems and the macroeconomic consequences are considerably negative; with emphasis on the most vulnerable sectors. In Mexico, according to data from the National Survey of Occupation and Employment for the "first quarter of 2020, there are 6.5 million people engaged in agricultural work" (INEGI, 2020); of these 5.8 million are men and 0.77 million are women, with an average age of 41.7 years and schooling of 5.9 years; and of every 100 workers, 24 speak indigenous language. In this population 2,381,294 people are of vulnerable age to survive COVID-19 (50 years and over), being 89.54% men and 10.46% women. This population could be affected by the pandemic by 35%, as it is a vulnerable population by age and presents chronic-degenerative diseases. This would leave the agricultural sector in a possible production crisis, thus generating an increase in the prices of products from this sector and would force a strong dependence on imports.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».