Determinants of South Africa’s Orange Trade Flows in the Top European and Asian Importing Countries
Notice bibliographique
Résumé
South Africa orange exporters have for a long time enjoyed a sizeable market share in many parts of the world. A large portion of that sizeable market share can be located in the European countries then followed by fast developing countries in Asia. This market share can be associated with a declining South African currency compared to the values of these major currencies. On the other hand a number of trade agreements that have been reached by South Africa and these countries over the years have also contributed handsomely in the mentioned market share. Furthermore, diets of consumers in these countries have as well contributed in the conquered market share. Although a number of studies have been conducted on the subject of South Africa’s declining currency and the established trade agreements on products with mixed magnitudes in influencing trade flows, further research is needed for a better understanding on the trade determinants patterns in specific products. This paper focuses on the determinants of South Africa’s orange trade in the top European and Asian importing countries. In order to understand these trade determinants, gravity model has been applied to identify and analyze significant factors encouraging or discouraging the quantities/volumes of oranges exported to the above mentioned countries. Findings have shown that over the reviewed period, South Africa’s orange exports to the European market have been consistence, while exports to Asian market started slow and gradually increased over the years. Gravity model estimated coefficients also showed expected signs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».