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Enregistrement W2349259599

CHANGING STRUCTURE OF U.S. FDI ABROAD AND ITS DETERMINANCES

2002· article· en· W2349259599 sur OpenAlexaboutno aff
Zhang Xiao-ping

Notice bibliographique

RevueEconomic Geography · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentMultinational corporationEconomic geographyContext (archaeology)BusinessDistribution (mathematics)ChinaEndowmentReal estateInternational tradeInvestment (military)EconomicsInternational economicsGeographyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FDI behavior has been receiving growing attention in the world. FDI may be viewed as a typical spatial interaction process, which is not only determined by the attributes of origin (home) and destination (host), but also confined by spatial separation configurations. The origin and destination attributes are known as comparative advantages factors, location endowments, ownership endowment, and the internalization of multinational corporations. So the distribution of FDI should be analyzed in a comprehensive context. The changing distribution of U.S. FDI by regions and industries indicates that the spatial structure of U.S. FDI abroad, especially in Europe, Canada, Latin American, and Asia and Pacific Region, is relatively steady than that of the industries, which is transformed from the concentration on manufacture industries to finance, insurance and estate industries within the past two decades. Since FDI plays and a significant role in regional development, more efforts should be made by Chinese government to absorb much foreign investment, and on the other, to enlarge investment abroad, so as to promote China's economy to a new stage. Meanwhile, emphasis should be rested both upon the construction of networks between MNCs and local firms, and learning and innovative abilities of regions and firms should be strengthened simultaneously.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2002
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