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The The Impact of the Renegotiation of United States–Mexico–Canada Agreement (USMCA) on the Agricultural Exports of Sinaloa State of Mexico

2020· article· en· W3048082668 sur OpenAlexaboutno aff
José́ G. Vargas-Hernández, Icela Flores Osuna, Omar C. Vargas-González

Notice bibliographique

RevueLogistics & Supply Chain Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Production Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFree trade agreementAgricultureInternational tradeTreatyInternational economicsState (computer science)Investment (military)Per capitaBusinessTrade agreementForeign direct investmentEconomicsGovernment (linguistics)Agricultural economicsFree tradePolitical scienceGeographyMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Mexico, like other countries, invested in measures to attract foreign direct investment to its territories. It, therefore, signed the North American Free Trade Agreement (NAFTA) in 1994, a treaty that facilitated Mexico to be the largest direct exporter to the United States. However, in 2018 the agreement was renegotiated and replaced with United States–Mexico–Canada Agreement (USMCA). This research is carried out to determine the advantages and disadvantages of renegotiation for Sinaloa's agricultural exports, with the question of whether it would negatively impact the Sinaloa's agricultural exports.
 Methods: The study focuses on the impact of renegotiation of the NAFTA on agricultural exports of the state of Sinaloa with indicators such as the Exports-Trade, GDP, and GDP Per capita of Mexico, opening to new markets, and logistics.
 Results: The renegotiation has a direct relationship with agricultural production in Sinaloa, with a serious negative effect, since overproduction would be created if the new destination for exporting from Sinaloa was not quickly available.
 Implications: This research can be of much use to the main agricultural exporting companies in Sinaloa, government agencies, and the Sinaloa Chambers of Commerce for decision making and policy formulation.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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