How to Enlarge China’s Trade with Middle & Small European Countries Such as Belgium
Notice bibliographique
Résumé
In 2004 & 2005, China has been world No.3 import & export country, EU has become China’s No.1 trading partner. To further expand Sino-EU trade & turn China from a big trading into a high-tech, strong trading country, it is wise related China’s governmental & non-governmental organizations(such as trade unions & financial organizations) set up their global network, act as intermediaries, provide market information & guarantee to set up high-efficiency economy. Keywords: small European countries, governmental intermediary, NGO Resume: En 2004 et 2005, la Chine est devenue le troisieme pays d’importation et d’exportation du monde entier. L’Union europeenne est devenue le premier partenaire commercial de la Chine. Pour approfondir le commerce sino-UE et aussi pour transformer la Chine d’un grand pays de commerce en un grand pays fort en commerce avec des technologies de pointe, il est lucide d’encourager aux organisations gouvernementales et non-gouvernementales( telles que les unions de commerce et les organisations financieres) d’etablir leur reseaux globaux, en jouant le role d’intermediaires, en fournissant les informations et garanties du marche pour etablir une economie de haute rentabilite. Mots-cles: Petits pays europeens, intermediaire gouvernemental, NGO
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».