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Enregistrement W2559624222 · doi:10.21202/1993-047x.10.2016.3.83-100

The unmanned aerial vehicles in international trade and their regulation

2016· article· en· W2559624222 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueActual Problems of Economics and Law · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtectionismInternational tradeChinaState (computer science)Trade regulationProduction (economics)Political scienceBusinessEconomicsLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: to review the current situation in production and distribution of unmanned aerial vehicles (further - UAVs) in developed countries, as well as the legal regulation issues.Methods: abstract-logic, summarizing and observation, comparative analysis.Results: The analysis of international trade in UAVs revealed the leading countries dominating the market: Israel, the USA and Canada. The leading importers are India, UK and France. China and Russian Federation are important producers but are just marginally involved in international trade, having rather protectionist trade policies. The characters of national regulatory frame- works vary significantly from country to country, while the Czech Republic belongs to the rather liberal group of EU members. Scientific novelty: So far, the journal publications in regard of UAVs have addressed uniquely technical issues and economic issues have been unattended. This paper clarifies the terminology mess, analyses trade policy issues, trade and production statistics and regulatory concerns linked to this steeply growing segment that is subject to double-use items regulations. Practical value: Given a lack of relevant publications focused on international trade in UAVs in particular, the paper provides a complex overview of current state of play in terms of this promising yet very controversial subject.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,176
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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