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Enregistrement W6922196045 · doi:10.11575/prism/42552

Market Concentration in Canadian Beef Packing: The Wrong Target for Competition Policy

2023· other· en· W6922196045 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket powerCompetition (biology)Market concentrationOrder (exchange)Market structureMarket competitionFactor marketPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the COVID-19 pandemic, market concentration within the Canadian beef packing industry was highlighted as a policy issue that should be addressed using competition policy. This paper finds though the market is indeed highly concentrated, concentration alone is unlikely to give packers the ability to exert oligopsony power in live cattle markets nor is it maintained through anti-competitive conduct. Beef packing has reached this level of concentration primarily due to the strong influence of economies of scale, whereby firms are incentivized to increase scale in order to remain efficient. Yet, during normal market conditions firm concentration does not allow Canadian packers to exert market power because of competition from U.S.-based processors for live cattle inputs. Literature analyzing market power during the BSE-crisis, as well as analysis of beef sector Lerner Indices during the COVID-19 pandemic, do suggest that Canadian packers will exert oligopsony when market conditions allow. In terms of competition policy, market concentration alone is neither a violation of the law nor a necessarily undesirable outcome. To ensure Canadian beef packers cannot exert market power in live cattle markets, policymakers would be better served to ensure the U.S.-Canada border remains open to trade in cattle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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