Economic Consequences of African Swine Fever: Strengthening U.S. Preparedness and Resilience
Notice bibliographique
Résumé
African swine fever (ASF) represents a serious threat to the U.S. pork industry and global agricultural markets due to its high mortality rate and the absence of a commercial vaccine. This study evaluates the potential economic consequences of a hypothetical ASF outbreak in the U.S. using the Global Trade Analysis Project (GTAP) computable general equilibrium model. For our preliminary analysis, we simulate four outbreak scenarios, varying in scale and trade disruption, to estimate impacts on production, trade flows, prices, and welfare across major global regions. Preliminary results indicate that small, localized outbreaks have limited domestic and global economic effects, while large-scale outbreaks could trigger severe welfare losses for the U.S. (up to $11.4 billion), along with substantial price increases and trade realignments. Competing exporters such as Canada, Brazil, and the European Union benefit from reduced U.S. market presence, while import-dependent regions face welfare losses. Welfare decomposition analysis reveals that U.S. losses in small outbreaks are driven primarily by deteriorating terms of trade, whereas losses in large outbreaks stem from technological shocks to domestic productivity. Although preliminary, these findings highlight the importance of early detection, containment, and international regionalization agreements as key strategies to mitigate economic disruption. The study provides evidence to inform U.S. animal health policy and highlights the global interdependence of pork markets in the face of transboundary animal diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».