Brazilian pork meat competitiveness comparing to the main worldwide exporters (1990-2012)
Notice bibliographique
Résumé
This work has the main objective of assess the competitiveness of pork meat exports from Brazil and its most important competitors on the international market (Germany, United States, Denmark and Canada), from 1990 to 2012. To this end, the Constant Market Share (CMS) method was used, comprising three effects: world trade; destination; and competitiveness. In order to better capture the changes in exports during the time, five sub periods were chosen, 1990/1993, 1994/1998, 1999/2002, 2003/2008 and 2009/2012. The analysis has demonstrated that United States are the most competitive country during the analyzed period, followed by Brazil. Although United States are more competitive, the growth percentage from Brazil was higher, 4,449.53%, while United States had 2,055.96% of growth. For both countries, ninety percent of this growth occurred due to increasing competitiveness. Denmark was the second country in pork meat exports in 1990, while Brazil and United States were not even among the ten larger exporters. However, Denmark presented the lowest percentage growth and the main reason was the decline of the competitiveness, not showing any positive competitiveness effect in the sub periods. Despite of been less competitive than the United States and Brazil, Germany is by now the largest exporter, with 704.45% of growth. Competitiveness was key to this growth in the complete period, but the increase in the imports of its most important importers was more relevant than in the other analyzed countries. Canada was the only country were most part of the exports growth was due to world trade growth of this product. The country also outstands because of its negative growing tendency at its main trade markets, especially the United States, which has become one of the larger players of world pig farming.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».