The export competitiveness of the tuna industry in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Thailand dominates world exports of canned tuna with a market share of around 40 percent which is at least four times higher than any other exporter. The aim of this paper is to examine the export competitiveness of the canned tuna export industry in Thailand for 1996‐2006. Design/methodology/approach The paper uses a revealed comparative advantage (RCA) approach and calculates RCA indices for both major exporters in the world market and competitors in individual export markets. Findings Thailand has comparative advantages in all major export markets; these have remained stable in the USA, the Middle East, Japan and Canada but have fallen substantially in Australia. Practical implications First, Thailand urgently needs to consider tuna farming. Second, smaller processing and fishing companies should merge to increase profit margins and market share. Third, Thailand should engage in effective trade negotiations with importers. Fourth, stock management and conservation could be used to support the industry. It is unlikely that current levels of comparative advantage can be maintained because of import tariffs, rules of origin, labour shortages and increasing unskilled labour costs. Social implications Tuna management and conservation in Thailand could be used to support the sustainability of the industry. Originality/value By contrast to Kijboonchoo and Kalayanakupt who find that Thailand's market share declined between 1987‐1998 and revealed comparative advantage fell, these results show that this declining trend has since been arrested.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».