Notice bibliographique
Résumé
NAFTA(North America Free Trade Agreement)의 효과에 대한 많은 연구들이 실시되었다. 한국의 경우에는 한국과 미국의 FTA협상 이전에 이러한 연구들이 실시되었으나 실제 체결이 되고 난 이후에는 그러한 연구가 부족한 것이 현실이다. 한창 한국과 미국의 FTA가 이슈가 된 시기에는 데이터가 충분하지 못하였기 때문에 실증적인 분석에 한계가 있었으나, 현재는 충분히 데이터가 축적이 되었다고 볼 수 있어, 멕시코의 NAFTA 이후의 경제성장 이전과 이후를 비교 할 필요가 있다고 판단되어졌다. 분석결과로는 NAFTA 이후에는 해외직접투자가 경제성장에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 후진국의 특성상 FDI가 산업에 생산에 효율적으로 활용되지 않는다는 것을 볼 수가 있다. 해외로부터의 송금은 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 수출의 경우에는 경제성장에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 몇 가지 한계를 가진다. 우선 산업을 분리하여서 분석을 실시해 볼 필요가 있다는 것이다. 또한 회원국인 캐나다와 미국의 분석을 같이 실시했으면 국가별로 NAFTA의 효과를 비교했다면, NAFTA의 전체적인 효과를 훨씬 잘 검정할 수 있을 것으로 예상할 수 있다.In the past, a number of studies have been conducted in favor of and against the effects of the North America Free Trade Agreement at a time when negotiations between South Korea and the U.S. will be discussed. However, at this point, it was deemed necessary to compare before and after Mexico s post-NAFTA economic growth. The analysis showed that Foreign Direct Investment has a negative impact on economic growth. This can be seen by the character of developing countries that FDI is not used efficiently in production in the industry. The remittances from abroad were found to have a positive effect. In the case of exports, economic growth is negatively affected. This study has several limitations. First of all, it is necessary to separate industries and conduct analysis. In addition, if the analysis of member countries Canada and the United States were analysed together, it would be expected that the overall effect of NAFTA.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».