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Enregistrement W2996982251 · doi:10.5430/rwe.v10n5p113

The Determinations of East Asia’s Automobile Trade Using a Gravity Model

2019· article· en· W2996982251 sur OpenAlexvenueno aff
Shahrun Nizam Abdul-Aziz, Normala Zulkifli, Norimah Rambeli Ramli, Noor Al-Huda Abdul Karim, Zainizam Zakariya, Norasibah Abdul Jalil

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrialisationGravity model of tradeEast AsiaForeign direct investmentMultinational corporationGovernment (linguistics)International tradeEconomicsInternational economicsPer capita incomeBilateral tradeBusinessGeographyChinaMacroeconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to investigate empirically the factors that determine the level of automobile trade in East Asian countries by taking into account government policies as well as the role of MNEs. To do so, in this study we include dummies of import substitution industrialisation (ISI) and export orientation industrialisation (EOI) policies as well as Japanese FDI as additional explanatory variables in our augmented gravity models. We found that GDPs, distance, per capita income, FTA, government policies, language and FDI are the determinants for the development of automobile industry in each country in East Asia. In the case of auto P&C, apart from economic size, the role of government through trade policy (i.e., FTA) and industrial policies as well as the role of MNCs are the major contributors to the development both exports and imports of East Asian countries. In the case of final automobiles, the role of FTA and language seems to be unimportant. Nonetheless, the role of government policies and MNCs seem to be important.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,110 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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