Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the level, composition, and differences in the dynamics of revealed comparative advantage and trade specialization patterns of the 12 new member states (NMS‐12) as part of the enlarged European Union 27 countries (EU‐27). The NMS‐12 are classified into four country groups: the Baltic States, the CEFTA‐5, and the Mediterranean and the Balkan regions. The empirical analysis employs a regression framework, a duration analysis, Markov transition probability matrices, and mobility indices. Trade increases with the EU enlargement and so does revealed comparative advantage in agro‐food products. There are catching‐up difficulties, as indicated by revealed comparative advantage, in higher added‐value processed products. Le présent article examine le degré, la composition et les différences de la dynamique des avantages comparatifs révélés ainsi que les caractéristiques de la spécialisation du commerce des douze nouveaux pays membres (NPM‐12) de l'Union européenne élargie (UE–27). Les 12 nouveaux pays membres sont divisés en quatre groupes: les États baltiques, les cinq pays membres de l'ALECE, la région de la Méditerranée et la région des Balkans. L'analyse empirique utilise un modèle de régression, une analyse de durée, des matrices de probabilités des transitions (Markov) et des indices de mobilité. Les échanges augmentent avec l'élargissement de l'UE tout comme les avantages comparatifs révélés des produits agroalimentaires. On observe des difficultés de rattrapage, comme l'indique l'avantage comparatif révélé, dans le cas des produits transformés à forte valeur ajoutée.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».