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Enregistrement W7053538259

Three Essays on Agricultural and Food Trade Shocks and Regional Integration

2022· dissertation· en· W7053538259 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagneto-Optical Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureTrade barrierFood securityRegional integrationEconomic integrationFree tradeFood productsComputable general equilibriumEconomic impact analysisRegional trade
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the impact of disruptions and regional integration on agricultural and food trade, relying on a unique international and intranational (domestic) agri-food trade dataset and structural gravity. In the first chapter, we investigate the impact of animal diseases on trade of animal-based products. We found that animal disease outbreaks decrease exports by 4% on average per year, amounting to annualized losses of 96 billion of 2019 USD. Trade quantities decline by 8% (51 million tons) on average per year. Impacts are mostly concentrated on consumer products (mainly pork), and low-income and lower-medium-income exporting countries. Our results suggest that animal diseases affect more domestic markets than foreign ones, and that dependent importers are the most sensitive to animal disease outbreaks abroad. Lastly, participation in the same RTA is found to mitigate animal diseases' trade impact, showing another potential channel through which regional integration could affect members' trade. In the second chapter, we explore the effect of the North American Free Trade Agreement (NAFTA) on agricultural and food trade flows. We consider the entire official lifetime of the agreement, including its 14-years phase-in period, which allow us to offer a comprehensive evaluation of one of the biggest trade agreements on agri-food trade. NAFTA is found to increase members' trade on average by 54%, corresponding to 11.9 billion of 2020 USD, annually. Trade involving Mexico, and especially Canada-Mexico, has increased substantially showing that trade agreements between developed and developing countries could be beneficial to both members. NAFTA's impact is found to be heterogeneous by products with cereals experiencing the biggest increase. Trade of products incompletely liberalized by NAFTA such as dairy, poultry, and eggs, did not increase as much as the trade of liberalized products. We do not find evidence of trade diversion, suggesting that NAFTA's agri-food trade gains did not come at the expense of trading with other partners. Lastly, NAFTA appears to be more trade enhancing (about four times more) than other agreements of Canada, Mexico and the U.S. (e.g. Canada-E.U., or Mexico-Brazil, or U.S.-Korea.) In the third chapter, we question whether trade agreements alleviate the impact of shocks on trade. More specifically, we investigate if RTAs mitigate the impact of exchange rate (ER) volatility on agri-food trade. We found that RTAs amplify the effect of ER volatility on agri-food trade. The trade impact of ER volatility on RTA members is found to be positive, suggesting that members' agri-food trade benefits from ER volatility, contrary to non-members' trade. This could result from larger profits from arbitrage due to reduced trade costs between RTA members. Our results display a strong heterogeneity according to sectors, exporters and importers' income, and level of integration of RTA. Only Partial Scope Agreements, the lowest regional integration level, amplify the effect of ER volatility on members' agri-food trade.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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