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Enregistrement W2072301051 · doi:10.1142/s0217590810003663

ENHANCING ECONOMIC INTEGRATION IN SOUTH ASIA: ISSUES AND PROSPECTS FOR CLOSER MONETARY COOPERATION

2010· article· en· W2072301051 sur OpenAlexaboutno aff
Sisira Jayasuriya, Nephil Matangi Maskay

Notice bibliographique

RevueThe Singapore Economic Review · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiberalizationCurrencyEconomicsEconomic integrationInternational economicsRegional integrationPoliticsInternational tradeInvestment (military)Quarter (Canadian coin)Common currencyMonetary economicsPolitical scienceMarket economyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though SAARC has the stated goal of an economic union and a common currency, after a quarter of a century, these remain distant goals as political tensions between India and Pakistan have hindered any real progress on a regional scale. Barriers to trade and factor mobility are high in the region as a whole, though considerable liberalisation has been achieved through various bilateral agreements involving India and some of its neighbours. The conventional economic conditions for a common currency are also currently absent as patterns of shocks are non-synchronised, trade links are weak and factor mobility much constrained. Deeper intraregional economic integration requires much more comprehensive trade and investment liberalisation among member nations. While the political conditions for a single currency are unlikely to emerge in the foreseeable future, steps towards closer monetary cooperation through a South Asian Monetary System — building on the existing SAARCFINANCE network — may provide an institutional framework for enhancing regional integration. However, such cooperation will have to be conceived as a component of a sustainable transitional strategy which commits to a serious programme of deeper trade liberalisation to facilitate greater integration with the rest of the world, and most importantly, with East Asia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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