Assessing the macroeconomic impact of COVID-19 on the Canadian agri-food industry
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic caused significant changes to Canadians’ income, preferences, and purchasing behaviour, thus impacting the demand for goods and services. Industries deemed non-essential and providing consumer-facing services were severely hit, such as the foodservices sector, in which industrial GDP was down 28% from 2019. Meanwhile, sales in food retail stores increased by 10% as demand shifted from food consumed away from home to food consumed at home. Important disruptions occurred in agricultural production sectors, such as in the meat processing industry where outbreaks of coronavirus caused important economic consequences along the supply chain. This research aims at identifying the agri-food sectors that were affected by the pandemic and estimating these effects on the economy to better understand the repercussions on the Canadian food system. To do so, an interregional rectangle input-output model is used to estimate the effects from three scenarios simulating the impact of COVID-19 on food demand. The scenarios are based on three main drivers for food demand changes in 2020: higher sales in food retail stores; lower sales in the foodservice industry; and mixed effects on exports. Results suggest that the overall net impact, direct plus indirect effect, of the pandemic and policies put it place to contain the spread of the virus are estimated to be an industrial sector output reduction of $14.8 billion, a GDP reduction of $7.5 billion, and a loss of 187 thousand jobs. Moreover, the effects were uneven across industrial sectors. For example, the dairy sector and most food processing industries are estimated to be affected by increases in production, while the foodservice sector suffers important economic losses. The regional distribution of the effect is also uneven. The model estimates important reduction of industrial output in most provinces, with the exception of Saskatchewan in which results show an increase in industrial output. Issues not taken into consideration in the model are discussed. Results provide a starting point to assess the effects of the pandemic on the agri-food industry and their sectorial and regional distribution, and contribute to target policy intervention where it is most needed
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».