Notice bibliographique
Résumé
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,011 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».