Chocs de prix internationaux et transmission : cas du marché du riz au Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
Comment les marchés des produits agricoles dans les pays en développement répondent-ils aux chocs de prix sur les marchés internationaux est une question cruciale en économie agricole qui n’est pas totalement résolue. La hausse des prix des produits agricoles sur les marchés internationaux durant la période 2006-2008 a entraîné une flambée des prix intérieurs dans certains pays en développement, mais cela n’a pas été le cas dans d’autres pays. La littérature empirique sur l’analyse de l’ampleur de la transmission des chocs des prix internationaux aux prix intérieurs dans les pays en développement reste très mitigée. L’objectif de cet article est d’évaluer la relation entre le prix du riz importé au Burkina Faso et le prix international, à partir des tests de coïntégration linéaires et non linéaires (modèle autorégressif à seuil ou modèle TAR). L’analyse empirique se base sur des séries mensuelles de prix pour deux marchés du Burkina Faso : le marché de Sankaryaré à Ouagadougou et le marché de Dori au nord du pays. Les résultats montrent que les prix du riz importé sur ces deux marchés sont intégrés au prix international. L’élasticité de transmission de long terme apparaît être importante. Le modèle TAR révèle une transmission asymétrique dont l’ampleur diffère en fonction de la nature des chocs. Les hausses du prix international se transmettent plus rapidement aux prix intérieurs par rapport aux baisses. Ces résultats s’expliquent par le pouvoir de marché des intermédiaires commerciaux, les coûts de transport et les mécanismes d’intervention du gouvernement.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".