Networks under deep uncertainty concerning food security

We propose new models to find the vulnerable countries in terms of food security. These models are based on network analysis under deep uncertainty. The conditions of deep uncertainty affect the supply and demand of food, namely, carbohydrates of the countries. Under such conditions networks of the carbohydrate supply between countries are constructed. The countries vulnerability in terms of food security were studied by new centrality indices taking into account carbohydrate consumptions of countries and the possibility of group influence of countries to a country. Also, our models show direct and indirect dependence on import of carbohydrates from other countries. The scenario of one of such situations was constructed, and our models for studying this situation were tested. The vulnerable countries are identified in terms of carbohydrate consumption from main crops in different scenarios based on real data using our new models. The developed models can make the food policy of countries more efficient. Мы предлагаем новые модели поиска уязвимых стран с точки зрения продовольственной безопасности. Данные модели основаны на сетевом анализе в условиях глубокой неопределенности. Условия глубокой неопределенности серьезно влияют на спрос и предложение продовольствия, в том числе углеводов, в различных странах. В таких условиях нами построены сети поставок углеводов между странами. Уязвимость стран с точки зрения продовольственной безопасности определена с помощью новых индексов центральности, учитывающих потребление углеводов и возможность группового влияния экспортеров на рассматриваемую страну. Помимо этого, наши модели определяют прямую и косвенную зависимость конкретной страны от импорта углеводов из других стран. Нами построен сценарий одной из подобных ситуаций и применены наши модели для её исследования. Уязвимые страны определялись нами через потребление углеводов из основных зерновых культур в различных сценариях на основе реальных данных с использованием наших новых моделей. Разработанные модели способны сделать продовольственную политику стран более эффективной.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of the New Economic Association
Published
2024-10-14
DOI
https://doi.org/10.31737/22212264_2024_3_12-29
Citations
1
Primary Topic
Supply Chain Resilience and Risk Management
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.55
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Networks under deep uncertainty concerning food security

Susanta Dutta, Daniil Tkachev, Fuad Aleskerov, Dmitry V. Egorov
1 citations
Journal of the New Economic Association
Supply Chain Resilience and Risk Management
0.55
article

Networks under deep uncertainty concerning food security

Susanta Dutta, Daniil Tkachev, Fuad Aleskerov, Dmitry V. Egorov
article en
1 citations

Abstract

We propose new models to find the vulnerable countries in terms of food security. These models are based on network analysis under deep uncertainty. The conditions of deep uncertainty affect the supply and demand of food, namely, carbohydrates of the countries. Under such conditions networks of the carbohydrate supply between countries are constructed. The countries vulnerability in terms of food security were studied by new centrality indices taking into account carbohydrate consumptions of countries and the possibility of group influence of countries to a country. Also, our models show direct and indirect dependence on import of carbohydrates from other countries. The scenario of one of such situations was constructed, and our models for studying this situation were tested. The vulnerable countries are identified in terms of carbohydrate consumption from main crops in different scenarios based on real data using our new models. The developed models can make the food policy of countries more efficient. Мы предлагаем новые модели поиска уязвимых стран с точки зрения продовольственной безопасности. Данные модели основаны на сетевом анализе в условиях глубокой неопределенности. Условия глубокой неопределенности серьезно влияют на спрос и предложение продовольствия, в том числе углеводов, в различных странах. В таких условиях нами построены сети поставок углеводов между странами. Уязвимость стран с точки зрения продовольственной безопасности определена с помощью новых индексов центральности, учитывающих потребление углеводов и возможность группового влияния экспортеров на рассматриваемую страну. Помимо этого, наши модели определяют прямую и косвенную зависимость конкретной страны от импорта углеводов из других стран. Нами построен сценарий одной из подобных ситуаций и применены наши модели для её исследования. Уязвимые страны определялись нами через потребление углеводов из основных зерновых культур в различных сценариях на основе реальных данных с использованием наших новых моделей. Разработанные модели способны сделать продовольственную политику стран более эффективной.

Journal of the New Economic Association(3(64))
Openalex Percentile: Top 21%
Supply Chain Resilience and Risk Management
0.55
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.