FED AND NON-FED CATTLE PRODUCTION RETURNS IN RELATION TO TRADE FLOW
Notice bibliographique
Résumé
Percentage returns to operating capital in fed and non-fed cattle budgets for the production countries of the United States, Canada, Mexico, New Zealand, Australia, and Argentina are compiled in an effort to compare (on a percentage basis) the competitive advantage that may exist in specific production countries. The primary interest is in the production of non-fed beef, theorizing that there is need for the United States to import non-fed, lower value, beef products due to the returns available for the United States' fed beef production. A linear programming model is developed using percentage returns, and transportation costs, in the maximization of the objective function, maximizing the returns to all production countries, satisfying consumption with in production capabilities. Constraints considered are the production and consumption parameters for each production country respectively, assumptions included for the analysis of fed and non-fed beef independently. Model results indicate the most advantageous production regions and trade flows given a competitive comparison based on returns to capital. It is evident that the United States is most efficient at producing fed beef, and importing non-fed beef to satisfy demand. New Zealand is dominantly efficient at producing non-fed beef. The greater the increase in production capacity, the more efficient trade flow becomes. Government intervention is theorized to affect trade flow efficiency. Further research is needed to separate governmental impacts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».