Methods and means of export promotion : why the United States must follow Europe's example
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,054 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 ».