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Enregistrement W2522662038 · doi:10.5539/ijef.v8n10p71

Determinants of Swaziland’s Sugar Export: A Gravity Model Approach

2016· article· en· W2522662038 sur OpenAlexvenueno aff
Sotja G. Dlamini, Abdi-Khalil Edriss, Alexander Phiri, Micah B. Masuku

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium pour la recherche économique en AfriqueEuropean Commission
Mots-clésSugarGravity model of tradeEconomicsOpenness to experienceGovernment (linguistics)PopulationBusinessInternational tradeAgricultural economicsInternational economicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sugar industry in Swaziland is the highest contributor to the government treasury through taxation, social services and trade. The sugar industry also plays a crucial role in the Swaziland’s economy by influencing economic growth and employment. Given the role of the Swaziland’s sugar industry, it is therefore important to understand the influencing factors of the Swaziland sugar exports volumes to its major trading partners. The study objective was to analyze the factors determining sugar export from Swaziland to her trading partners using a gravity model approach. The study used panel dataset for the period 2001 to 2013. The results showed that Swaziland’s GDP, importer’s GDP, importer’s land area and official common language had significant positive effects on Swaziland’s sugar exports. The study further revealed that the creation of COMESA and EU trading blocs had significant positive effects on the Swaziland’s sugar exports. This implies that the above-mentioned factors have contributed to the sugar trade flows increase during the time period under study. On the other hand, importer’s population, Swaziland openness and distance between Swaziland and her trading partner’s capital cities had a significant negative effect on Swaziland’s sugar export flows. It is therefore recommended that policies that lead to the exceptional advancement of the Swaziland and importer’s economy should be promoted which will have an effects on the Swaziland GDP and importer’s GDP. Trading with less self-sufficient, neighbouring countries and deepening the economic integration processes enhances Swaziland sugar exports flows.

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)0,001
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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