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Enregistrement W2936661893 · doi:10.33607/elt.v1i9.240

Pasaulio eksporto dinaminė analizė ir prognozavimas

2018· article· en· W2936661893 sur OpenAlexaboutno aff
Viktorija Tauraitė

Notice bibliographique

RevueLaisvalaikio tyrimai · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Business Development Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaContext (archaeology)International tradeCarry (investment)World economyOrder (exchange)Relevance (law)EconomicsPolitical scienceDevelopment economicsEconomyGeographyMacroeconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relevance of the research. The allocation of world export between countries, groups of countries is relevant not only at the theoretical level but at the practical level, too. Benefit of export is emphasized for both the economic growth of a country, development and individual entrepreneurs (Jatuliavičienė, 2009). The importance of the dynamic analysis of the World export can be justified on the basis of empirical research. For example, World Trade Organization (2015) analyses the key tendencies of international trade in 1995–2014, United Nations Conference on Trade and Development (2015) also investigates the key aspects of international trade, statistics, etc. In 2015, N. Halevi (2015) explores the characteristics of export, its volume, etc., between 20 OECD countries in 2007 and other research. Hence, it is important to continue the analysis of world export tendencies in the past, present and future. The object of the research is the world’s export. The problem of the research: how did the world’s export change in 11 countries, group of countries at pre-crisis, crisis and post-crisis periods and what are the future perspectives in the context of export? The aim of the research is to carry out the analysis of the world’s export dynamics in 11 countries (EU 28, Russia, Canada, the United States, Mexico, Brazil, China (except Hong Kong), Japan, South Korea, India, Singapore) in 2 aspects: (1) time (pre-crisis (2002–2007), crisis (2008–2010) and post-crisis (2011– 2014) periods); (2) countries, group of countries. Furthermore, the aim is to provide a forecast of the world’s export in 2015. In order to achieve the aim, we formulated 3 main tasks of the research: 1) to present the methodology of the research, providing study limitations; 2) to carry out the world’s export dynamic analysis and present the forecast of it; 3) to summarize the main points of the dynamic analysis identifying the potential directions for future research. According to previous studies (e.g. United Nations Conference on Trade and Development, 2015; World Trade Organization, 2015 et al.), this research is carried out by using two methods: comparative statistical analysis and forecast. The novelty of this research is related with the methodology of this research: the dynamic analysis is carried out in 2 ways: by the aspect of time (pre-crisis, crisis and post-crisis periods); (2) by the aspect of countries, group of countries. The secondary data of Eurostat database (2002–2014) were used in this article. Outcomes and conclusions. It was found that the volume of the export was decreasing in post-crisis period and in the future (2015). The opposite trend (export was increasing) was observed in pre-crisis period. On the other hand, the world’s export was increasing in EU 28, Russia, South Korea, India, China, Brazil in 2002–2014. Moreover, it was found out that the world’s export was decreasing in Canada, USA, Mexico, Singapore and Japan in 2002–2014.Keywords: international trade, export, pre-crisis, crisis and post-crisis periods, the forecast.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,011

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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