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Enregistrement W2288317893 · doi:10.14288/1.0100800

Methods and means of export promotion : why the United States must follow Europe's example

2011· article· en· W2288317893 sur OpenAlexaff
John David Lageson

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradePromotion (chess)BusinessPolitical scienceEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the age of globalization, export competitiveness is a priority for policymakers in countries around the world. Key issues such as employment and economic growth are tied to a country's exports, and persistent trade deficits can have negative long-term repercussions. Despite its current status as the world's largest exporter of goods and services, the United States has run a considerable trade deficit for the past three decades—a deficit that soared to record heights in 2006. Meanwhile Germany, Europe's largest economy, remains the world's largest exporter of goods, and maintains a large trade surplus. As a whole, the EU has a small, but manageable, external trade deficit, and remains extremely competitive. While U.S. and European exporters are subject to different economic conditions, both must actively compete for sales in the global marketplace. The U.S., EU, and EU member states all have export promotion programs to assist their firms in this competition. While the United States makes a considerable effort to promote export activity, it falls short in comparison to Europe. Although a trade deficit does not stem solely from lackluster export promotion efforts, the United States must improve its export promotion programs as a means to address the deficit, at least in part. To this end, much can be learned from Europe.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0120,014
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,113 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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