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Enregistrement W3209422118

LDC Graduation of Bangladesh- In Search of Coping Strategies for the Bangladeshi RMG Industry

2021· article· en· W3209422118 sur OpenAlexaboutno aff
Zaeem-Al Ehsan

Notice bibliographique

RevueMunich Personal RePEc Archive (Munich University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)BusinessChinaPortfolioForeign direct investmentEconomicsEngineeringFinanceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper set out to assess the implication of graduation on the RMG sector of Bangladesh and propose coping strategies for smooth transition. It has been identified that Bangladesh has a RMG export concertation (80%) in the EU and North American market, a product concentration of 73% in 5 basic products, a dependence on cotton for 74% of RMG exports and a very poor global competitiveness index rank (105th out of 141 countries). Graduation from LDC category will mean that Bangladesh will be subject to standard Generalized System of Preferences. Bangladesh would also lose Duty-Free and Quota Free access to EU, Canada and other developed countries. Furthermore, RMG exports from Bangladesh will be subject to normal Rules of Origins, entailing the erosion of the “single transformation” charge they were once entitled to. Hence, to ease transition and to take full advantage of graduation, Bangladesh should expand its international market for RMG exports by targeting markets it has condoned till date. These include China, India, Indonesia etc. To widen its portfolio and reduce its dependence on cotton, Bangladesh should invest in Man-Made Fabric (MMF) and high-tech products. To this end Bangladesh should attract FDI to utilize the potential of backward linkage in MMF. Attracting FDI will prove to be easier if Bangladesh can improve its competitive indicators by investing more in infrastructure, industrial upgradation, administrative hurdles etc.

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 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)0,000
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 enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,149 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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