Analyzing Structural Changes and Trade Impacts in the Tomato Industry
Notice bibliographique
Résumé
Almost half of the tomatoes consumed in the U.S. are imported. In 2014, Mexico accounted for more than 80 percent of the tomato imports and Canada for around 10 percent, being the two largest importers of fresh tomato. The accelerated increase of Mexican exports of tomato into the United States has resulted in trade disputes with domestic growers. Under this perspective, the role played by agricultural and economic policy to cope with these matters is studied. Tests for endogenous breakpoints provide information about any policy or economic intervention that could have caused a structural change in the tomato industry from 1970 until 2014. The empirical analysis uses a Vector Autoregressive Model (VAR) model in which the innovation accounting method and Directed Acyclic Graphs (DAGs) are used to show causal flow of information between the variables of interest in contemporaneous time. Results show breakpoints for imports from Canada, imports from Mexico and imports from the rest of the world. This suggests that NAFTA and pricing policies might have caused structural changes especially in the tomato importing industry. DAGs also reveal that these factors have important implications in the tomato industry changing causal relations among variables of interest. Therefore, this study indicates that agricultural policies do affect the underlying causal structure of the U.S. tomato industry.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».