MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2388195600

Comparison between China's and USA's Spatial Structure of Crude Oil Importing Trade Based on Complex Network Theory

2010· article· en· W2388195600 sur OpenAlexaboutno aff
YU Guo-zheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaDiversification (marketing strategy)Crude oilInternational tradeSAFERBusinessEconomicsEconomyGeographyInternational economicsEngineeringMathematicsStatisticsMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the yearly increase of crude oil import of China,the safety issues of import have become more prominent.The strategy of diversification of import channels has been considered the primary solution to overcoming safety issues.However,the adoption of diversification strategy premises a thorough analysis and understanding of the importing strategy of other countries in advance.This paper employed the complex network method and evaluated the degree,weight,and entropy of China versus United States in the network of crude oil import and revealed the evolving mechanism of the degree,weight,and standard entropy.Analysis of a regional comparison was also carried out to highlight the difference of crude oil sources between China and United States.Conclusions were drawn as follows.First,identical cognition causes consistent policy making.Diversifying strategy has been a common option to both China and United States.Since 1993,the patterns of crude oil import of both China and United States have demonstrated similar tendency of change in the quantity of trade partners.Second,since 1993,China and United States have been quite distinct in the weighted pattern of trading business.The weight of crude oil import network of United States is generally stable,while that of China presents a trend of rapid growth.In the mean time,the weight of United States is remarkably more than that of China.Furthermore,in the aspect of sub-region's weight,the crude oil import of United States is more dependent on relatively safer countries in North America,e.g.Canada and Mexico,rather than unrest Middle East.Third,The weighted entropy of the crude oil import network of United States experienced a transition from large to small,while China generally maintained a larger value.Comparison of these two entropy parameters from China and United States indicates that the level of maintaining orderliness in the crude oil import network is much higher in United States than that in China.In addition it reminds that diversification does not necessarily mean homogenization.The distribution of a country's trading partnership depends on its individual and specific trading environment,which is virtually the essential to carry out the strategy of diversification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetComplex Network Analysis TechniquesTravaux en français237 207