European Wine Exports: The Key Role of Trade Policy
Notice bibliographique
Résumé
Summary Wine exports from the European Union have gained shares in both traditional markets (US, Canada, Switzerland and Japan) and in new markets (China, Hong Kong and Russia). In coming years, major growth in consumption and imports is expected in these new markets and in others, like Singapore, South Korea, India, Brazil, Mexico, South Africa and Angola. Most of the above new markets, however, are still heavily protected by high tariff and non‐tariff barriers, the most intrusive being wine labelling regulations, oenological practices, maximum residue limits of agrichemicals, certification and testing procedures. Since the stalling of the Doha multilateral negotiations exporting countries have been negotiating Free Trade Agreements to gain preferential access to fast growing markets. The EU has signed several agreements relevant to the wine trade (e.g. with South Korea, Singapore and Canada) and a number of negotiations are currently in progress. However, some of the EU's main competitors, in particular Chile, Australia and New Zealand, are very active as well. EU wine exporters would therefore be aided by an effective trade policy strategy, otherwise they risk losing ground to their competitors. The timely conclusion of the agreements currently under negotiation (as with India) and a prompt start to negotiations with China would therefore be desirable.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».