Commodity Markets Outlook, July 2016 : From Energy Prices to Food Prices
Notice bibliographique
Résumé
Most commodity price indexes rebounded \n in the second quarter of 2016, continuing their upward climb \n from January lows on improved market sentiment and tapering \n supplies. Oil prices jumped by more than a third due to \n supply outages and strong demand. Given this rebound and \n expected reduction in inventories during the second half of \n the year, the crude oil price forecast for 2016 is being \n raised to 43 dollars per barrel (bbl) from 41 dollars per \n bbl in the April assessment, still a 15 percent drop from \n 2015. Metals prices are projected to decline 11 percent in \n 2016, a slightly larger drop than anticipated in April, \n mainly driven by an ongoing surplus in the copper market. \n Agricultural prices for 2016 have been revised slightly \n upwards due to weather patterns in South America, but are \n still expected to register a marginal decline from last \n year. A large upward revision for precious metal prices of \n more than 8 percentage points versus the April assessment \n reflects the increased demand for safe haven assets. For \n 2017, a modest recovery is projected for most commodities as \n demand strengthens and supply tightens. This issue of the \n Commodity Markets Outlook examines the implications of low \n energy prices for food prices. It finds that, given the \n energy-intensive nature of agriculture, high energy prices \n were an important driver of the post-2006 surge in \n agricultural prices. Over 2011-2016, lower energy prices are \n estimated to account for up to one-third of the projected 32 \n percent decline in prices of grains and soybeans.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,056 |
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 ».