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Enregistrement W1926883684

관세법상 수출입 안전관리 우수공인업체 제도의 효과적 운영 방향

2008· article· ko· W1926883684 sur OpenAlexaboutno aff
송선욱

Notice bibliographique

Revue관세학회지 · 2008
Typearticle
Langueko
DomaineEngineering
ThématiqueMarine and Coastal Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipBusinessOrder (exchange)DeclarationSupply chainCollateralInternational tradeFinanceMarketingPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the terrorist attacks on September 11, 2001 in U.S.A., a number of initiatives that have the aim of strengthening security in the international supply chain have been made. Customs-Business Partnership programs among such initiatives are being introduced, developed and implemented in developed countries in order to ensure the security of the international trade supply chain and to overcome limitation of control goods moving across the border in customs adminstration. Customs-Business Partnership programs include US C-TPAT, Canada's Partners in Protection(PIP), EU's AEO, and Sweden's StairSec Programme. Korean Customs Services has introduces AEO program in the end of 2007. EU and Australia conducted AEO Pilot project before implementation of AEO program. There are effective methods to operate Authorized Economic Operators System in Korea through lessons learned by AEO Pilot projects in EU and Australia, as follows. ① Pilot project should be conducted before implementation of AEO program. ② AEO guideline for each economic operators should be drawn up. ③ AEO programs is operated not compulsively but voluntarily. ④ All security certificates already issued should be taken into account. ⑤ A client coordinator or contact point in Customs should be appointed for effective communication with AEO. ⑥ AEOs could require security declaration to their partners in order to have an end-to-end supply chain security. ⑦ Customs could demonstrate collateral or direct benefits to AEOs who have made supply chain security investments. ⑧ AEO program should be driven to achieve mutual recognition which recognize AEO status in another country.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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