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Enregistrement W3168113216 · doi:10.1007/s11294-021-09825-4

Export Diversification in the Gulf: The Kuwait Experience

2021· article· en· W3168113216 sur OpenAlex
Athanasia Stylianou Kalaitzi, Trevor W. Chamberlain

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Advances in Economic Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)EconomicsInternational tradeInternational economicsBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines causality among manufactured exports, imports and economic growth in Kuwait.Much of the development literature has emphasized the important role of exports in economic growth.Export growth improves productivity through increasing specialization in the export-oriented sector and optimal resource reallocation (Giles and Williams, Journal of International Trade and Economic Development, 2000).In addition, increased foreign exchange earnings, due to export expansion, finance imports essential for export-oriented production and economic growth.In turn, economic growth can lead to further export expansion by improving physical capital and the level of technology through imports (Shahbaz, Economic Modelling, 2012; Çevik et al., Economies, 2019).The degree to which exports accelerate economic growth and, in turn, facilitate further export expansion is dependent on the export and import categories in which the expansion takes place.Evidence from a number of countries suggests that expansion of primary exports (e.g., oil, gas and minerals) can slow down economic growth, while manufactured exports (e.g., machinery and transport equipment) can accelerate economic growth through knowledge spillover effects on both the export and non-export sectors of the economy (Sachs and Warner,

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,299 · 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