The Benefit of Belt and Road Initiative for Central Africa and China: A Case Study of Sub-Saharan African Countries
Notice bibliographique
Résumé
On a historical account, the apparent lack of documented economic data (accurate information) on the research budget and flexible schedule hinders economic growth and development. When the gravity model has been used for analysis a positive statistically important relationship has been found between transport facilities, continuity, and two-sided trade. However, the connection between transport facilities, continuity, and bilateral commerce on one hand and available documented economic data or information on another hand was missing. To determine how the availability of standard documented economic data or information squeezed economic growth and development as well as the relevance of this relationship; the authors analyzed this relationship. The BRI, Chinas’ majestic idea of an economic belt created from the old road, covers almost all routes across Asia, Europe, and Africa. In the BRI area, the development of a sea, air, and road transport link among trading partners are relevant with a big scale influence on perfecting commerce. This brings to the fore, the second-most important influence, which is a testament to the road, sea transport, and number consistency. Also, transport service quality which has an important influence on bilateral commerce was studied. Our results purposes and guidance are that a standard investment in roads; total commerce in the BRI member countries (the central African countries (CAC) included) could become more valuable. Hence, perfecting transport facilities could lead to a win-win situation with a strong influence on commerce.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».