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Enregistrement W2979507601 · doi:10.21686/2410-7395-2019-3-34-43

Foreign Trade of the European Union : Dominant Fluctuations

2019· article· en· W2979507601 sur OpenAlexaboutno aff
Игорь Сергеевич Гладков

Notice bibliographique

RevueInternational Trade and Trade Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Sanctions and International Relations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradeSanctionsEuropean unionProtectionismCommodityCompetitor analysisInternational economicsPosition (finance)Commercial policyEconomicsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article analyzes the most important changes that have taken place over the past five years in the dynamics and geographical structure of foreign trade relations of the European Union (EU) as the largest entity in the system of modern international commodity trade. It is shown that, despite such rather unfavorable external factors as the increase in general turbulence in world commodity trade, the expansion of the zone of protectionist and sanctions measures, trade conflicts, the EU was able to maintain its dominant position in international commodity exchange. At the same time, the European Union has pushed the main competitors, as the latest statistics show a significant decrease in the share of the North American free trade Association (NAFTA, consisting of the United States, Canada, Mexico) and Japan in international exports. Continuing to pursue a balanced foreign trade policy, the EU used its traditional instruments not only to increase its activity in general and outside the European region, but also to maintain a positive balance of foreign trade. In addition, there are hopes for the resumption of goodneighbourly trade relations between the European Union and the Russian Federation, which have been complicated in recent years by the introduction and extension of sanctions measures by the EU and Russia's response. The author presents new statistical materials, numerous calculated data, for the first time introduced into the domestic scientific circulation.

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)0,005
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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