The Effects of China’s “Belt and Road Initiative” and “31 Measures to Benefit Taiwan” on the Development of Taiwanese Enterprises
Notice bibliographique
Résumé
China has achieved rapid economic growth and become involved in the economic globalization through its policy of reform and opening-up and modernization. It has attracted much investment from lots of Taiwanese enterprises, including some small and medium-sized enterprises featuring a high labor cost and facing difficult operation in the traditional industries. Thanks to the policy, many Taiwanese enterprises have got a chance to rebirth by transforming their crises into opportunities. With the implementation of the policy of urbanization, the people from rural areas in China have been moving to urban areas, and the enterprises of the second and third industries have been concentrating in cities. This has not only fueled the livelihood-oriented consumption in China but also expanded the domestic demand market of the Taiwanese medium and large-sized livelihood enterprises in China. The Belt and Road trade foundation construction program, which aims to link Europe, Asia and Africa and was proposed in 2013, is an extension of the Great Development of Western Part of China and offers Taiwanese enterprises a chance to get fully involved in the development of the international market. The 31 Measures to Benefit Taiwan announced by the Chinese government in February 2018 has significant influence on the future development of the Taiwanese enterprises in China. Therefore, this paper will elaborate on the effects of the Belt and Road and the 31 Measures to Benefit Taiwan on the Taiwanese enterprises.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».