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Enregistrement W2976811789 · doi:10.18502/jder.v2i2.1512

Export Changes Due to the 2011 Great East Japan Earthquake and Tsunami: Expanding the scale of shift-share analysis

2019· article· en· W2976811789 sur OpenAlexaff
Ali Asgary, Nader Mehregan, Younes Hassani, Jason Levy

Notice bibliographique

RevueJournal of Disaster and Emergency Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economic and Spatial Analysis
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradeScale (ratio)DamagesBusinessShift-share analysisMarket shareEconomyGeographyEconomicsPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Disasters can impact national economies in many ways, one of which is through international trade components such as export. with estimated direct damages of over US$211 billion, the Great Eastern Japan earthquake of 2011 has been the costliest disaster in the history of Japan. Although this disaster occurred in an area with lower share in the national and global economy, many Japanese and non-Japanese firms outside the affected area were affected by the ripple effects of this disaster. This study aimed to investigate the extent to which changes in post disaster exports of Japan can be attributed to this disaster. Methods: A modified version of shift-share method was employed to examine the impacts of the disaster on Japan’s export. Considering the regional economic analysis, shift-share analysis is often used to compare regional economic changes with regard to national changes. It decomposes the regional economy changes into universal, industry mix, and competitive advantage components. In this study, an up-scaled shift share analysis was conducted that examined the changes of Japan export versus the world. Two datasets were used in this study. The first dataset included Japan’s exports and the other contained the world’s exports. . The World Trade Organization (WTO)’s online database constituted the main data source. Results: According to the shift-share analysis, Japan experienced some increase in export during the study years, which was due to the overall universal export increases. In the same period, Japan lost some of its exports due to the industry mix component. The results showed that the 2011 Great East Japan disaster had a substantial impact on Japan’s exports through the export reduction caused by the competitive effect. Conclusions: Large-scale disasters may have a significant impact on the overall national economy and export. The results of this study highlighted that the disaster had a negative competitive advantage for all economic sectors of Ja

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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