L'effet de la “Distance Linguistique” sur le Commerce Bilatéral: Basé sur le Canada et la Chine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper develops a measure of “linguistic distance” between languages, which is used as a dummy variable in Gravity Model. By this model, the paper discusses the trade relationships of Canada and China with those countries which speak English as the first language and as the second language. The results show that the proportion of the population that use English as second language will be more important factor than those use English as second language for the bilateral trade with Canada and China. Considering the specification error in this model, it can also reach the same results. Key words: Linguistic distance; Bilateral trade; Gravity model Resume Cet article developpe une facon d’indiquer la “distance linguistique” en tant que variable fictive dans le modele de gravite. A travers les analyses sur le modele, nous discutons la relation commerciale de la Chine et du Canada entre les pays ou l’anglais est la langue maternelle et ceux ou l’anglais est la langue seconde. Selon les resultats, du point de vue de la regression du commerce bilateral, comme un facteur principal, la proportion de l’utilisation de l’anglais comme la langue seconde est plus importante que les facteurs dans les pays ou l’anglais est la langue maternelle. Si l’on rend compte des erreurs de specification, les resultats restent les memes. Mots-cles: Distance linguistique; Le commerce bilateral; Modele de gravite
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».