Commercial Relations Between Brazil and India: An Analysis of Trade Chain and the Challenger for the Coming Years
Notice bibliographique
Résumé
Brazil and India are distinct countries in many fields such as culture, politics and religion, but some similar characteristics are noted. When it comes to territorial extension and population, the two countries are classified as emerging and are currently members of the BRICS Summit. The proximity of countries has become evident in the 21st century, where they seek to achieve the same goal, a greater participation in the world order. The trade relationship between them aims at positive impacts on both economies. This paper seeks to present the characteristics of the Brazil-India trade relationship and its implications for Brazil. Part of the scope of this research was the study of the relationship between the Brazil-India Trade Chain and some macroeconomic variables of these countries, for that a nonlinear causality test was applied, and the Factorial Analysis (main components) was also used. Finally, three methodologies were applied to model and forecast the Trade Chain (cross-validated LASSO, Neural Networks and non-tuned Random Forest) and a comparison was made between the metric performances, thus generating a satisfactory result, where was it noted that India presents a growing share of its trade balance on the GDP, which makes this market attractive to Brazil, because there is a significant increase in commercial relations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».