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Enregistrement W1929951813

New challenges and opportunities for Italian exports of table wines and high quality wines

2008· preprint· en· W1929951813 sur OpenAlexaboutno aff
Domenico Carlucci, Giuseppe Blasi, Fabio Gaetano Santeramo, Antonio Seccia

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Ludwig Maximilian University of Munich) · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWineDiversification (marketing strategy)BusinessInternational tradeLiberalizationProduct (mathematics)Econometric modelOrder (exchange)Quality (philosophy)Competition (biology)International economicsEconomicsMarketingMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competition in international wine market has recently become more intense because of several factors and, in particular, the progressive reduction in world-wide consumption, the addition of new producing countries such as Australia, Chile, the USA and South Africa (the so called New World wine producers) and the increasing trade liberalization.In order to achieve a competitive advantage in the international marketplace, it is very important to identify which markets are characterized by bigger attractiveness.In particular, the ability of a producer, a region or a country to provide effective communication and promotion actions towards more profitable local markets is strategic in international trade.Italy, one of the first wine producing country in the world, exports its wines to almost all countries of the five continents.However, the five greater importing countries account for 70 percent of Italy's total wine exports (the USA, Germany, the United Kingdom, Switzerland, and Canada) and so Italy shows only a moderate market diversification.In this paper, an econometric model able to explain the size of wine export flows from Italy to its main importing countries was elaborated and estimated.This model provides useful information that can help to identify the main growing markets where all participants in the wine supply-chain, such as private wineries, joint-ventures, regional and national agencies, and producers' associations, can unite to concentrate product communication and promotional efforts.The model is an extended version of the "gravity model" that many economists believe a very powerful tool for international trade analysis.In fact, at the empirical level, the gravity model gives very robust estimates and provides a good fit to the observed data.The basic concept of the gravity model for trade analysis borrows the gravity equation from physics: the

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,141 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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