Determinants of Competitive Advantages of Dates Exporting: An Applied Study on Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The study focus on testing the determinants of competitive advantage of dates marketing from Saudi Arabia through multi- regression model based on Porter’s diamond, which is determined the factor that affecting on competitiveness of nations in international marketing, such as factor conditions, demand conditions, related and supporting industries, and company strategy; structure; and rivalry. Our study selected the most competitive countries for Saudi Arabia in marketing dates in its markets (like Egypt, Iraq, and Tunisia). The results of study showed that the four determinants are significant and R square is high more than 95% in all equations this is agree with our assumptions, but the signs parameters of these determinants are different from our expectations specially with the quantity of production in Saudi Arabia which appear negative with the value of export of dates from KSA, that is because the consumption of dates in domestic market is high and it absorbs the high quality kind of dates, which is needed for external market. We tested also the same determinants for the competitive countries (Egypt, Iraq, and Tunisia); we found the same results, except Egypt, which have huge domestic demand that is effect on demand conditions in this country. Our study suggested more studies are needed for related and supporting industries of dates with this crop, to save data base in this field, and give more attention for quality of dates, packaging and prices for Saudi exporting of dates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».