ANALYSIS OF EXPORT VOLUME OF INDONESIAN COFFEE TO JAPAN
Notice bibliographique
Résumé
The role of international trade in the economic development of a country is quite prominent. As one source of revenue and financing for national development, this means that most national development efforts are directed at economic development. Through the process of economic development it is hoped that it can improve the standard of living of the people and create a just and prosperous society. To achieve this condition, a significant amount of funding is needed. And through international trade can generate foreign exchange for Indonesia, so that it can reduce Indonesia's dependence on other countries. Thus international trade becomes very influential for the progress of the national economy. Indonesia is one of the countries that have abundant natural resource potential. Recognizing this abundant wealth, the government and the population of Indonesia strive to exploit it with the aim of improving the welfare of society. This study aims to determine the effect of Japanese GDP, Dollar Exchange Rate and Japanese Inflation on the volume of coffee exports. In this study using secondary data in the form of annual data from 2004 - 2019 measured in time series is time series. The results of this study indicate that simultaneously the independent variables namely Japanese GDP, Dollar Exchange Rate and Inflation significantly influence the dependent variable coffee export volume. Partially, the Dollar Exchange Rate significantly influences the Coffee Export Volume, while the Japanese GDP and Japanese Inflation variables do not significantly influence the Coffee Export Volume. Keywords: Coffee Export Volume, Japanese GDP, Dollar Exchange Rate and Inflation
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».