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Enregistrement W2419487583 · doi:10.5539/jsd.v9n3p192

Uganda’s Revealed Comparative Advantage in COMESA

2016· article· en· W2419487583 sur OpenAlexvenueno aff
Miriam Katunze, Annette Kuteesa

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevealed comparative advantageBusinessDiversification (marketing strategy)Comparative advantageInternational tradeAccessionAgricultureProductivityAgricultural economicsEconomicsEconomic growthEuropean unionMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most recently, Uganda increased its trade engagements with COMESA as demonstrated by its submission of accession instruments to COMESA Secretariat in order to access the Free Trade Area (FTA). It is envisaged that trade with COMESA can compensate for the low export demand elsewhere by enabling diversification of the export basket and facilitating value addition to traditional exports. It is also expected to enhance producer competitiveness and consumer welfare. Full exploitation of this requires information on where and in what commodities Uganda’s trade niche lies. This study assesses the country competiveness within COMESA based on the concept of Revealed Comparative advantage (RCA). The paper also evaluates the stability of Uganda’s RCA in COMESA from 1997-2014 using HS6-digit level export and re-exports data obtained from the World Integrated Trade System. Findings reveal that Uganda’s RCA is in all 16 industries at the product chapter level. It is stable in exports of animals, vegetables, food production, wood, textiles, & cloth, stone & glass and metals. Policies for further development of these sectors should aim at addressing sectoral challenges including the low productivity, marketing, and processing capacity in the animal sector, low capacity to test phytosanitary and sanitary certification in the vegetable sector. Additionally, tackling market and low production challenges for the textile sector and, high costs of production for the metals sector will further boost exports to the region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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