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Enregistrement W2150603567 · doi:10.2202/1469-3569.1084

ASEAN and FTAA: External Threats and Internal Institutional Weaknesses

2004· article· en· W2150603567 sur OpenAlexaff
Yasheng Huang, Randall Mørck, Bernard Yeung

Notice bibliographique

RevueBusiness and Politics · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Finance and Governance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentCorporate governanceInternational economicsInternational tradeEconomicsBusinessShock (circulatory)EntrepreneurshipEconomic systemMacroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ASEAN countries perceive the possible formation of the FTAA as a potential threat on the grounds that it may divert export markets and foreign direct investment (FDI) capital to the FTAA region. This effect, together with the “China factor” and the hangover from the 1997 financial crisis, posts a concern to the ASEAN countries' economic growth. We show that, with Singapore as an exception, ASEAN countries are afflicted with state activism, poor property rights protection, and under-developed corporate governance. We argue that a poor institutional environment may exacerbate the effects of an external shock – such as that of FTAA – and thus we need to explicitly incorporate the role of institutional environments in our analysis. We further argue that while FDI flows to locations with market opportunities, a location's institutional environment affects the composition of FDI. Due to ASEAN countries' institutional weakness, its substantial inward FDI has mainly substituted, rather than complemented, local entrepreneurship. As FTAA may divert FDI flows into ASEAN countries, their appropriate response is to improve institutional quality so that the share of the more productive complementary FDI will increase in the total FDI inflows.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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