O uso da análise de correspondência e de cluster para a percepção das relações no comércio internacional - o caso do setor de móveis sul-brasileiro e as barreiras à Alca
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of this study is to analyze the perception of the high administration of companies in the furniture industry of Brazil's South region concerning threats of the Free Trade Area of the Americas (FTAA). Correspondence Analysis and Cluster Analyses were applied due to the use of categorical data. The main results are that the high administrations of furniture companies are favorable to a general concept of a free trade treat, but not to the immediate adoption of the FTAA. At the same time they consider that the main competitor countries in the FTAA are USA, Mexico and Canada. It was also verified that the high administrations attribute more importance to the external barriers than the internal barriers. However, it is inferred that this difference between external barriers and internal barriers is probably biased by the organizational culture of the companies that usually prefer to indicate problems of which other organizations are responsible than its own fragilities, because this would imply in changes in the company - like changes in the organizational culture, more investments, and other changes that almost always lead to short term traumas. The main barriers cited by the high administrations were: the exchange policy, the image of Brazil abroad and the image of Brazilian's furniture abroad. The variables of the so called "Brazil-cost" group such as taxes; seaport costs and cost of capital were indicated as important.
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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 | 0,023 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».