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Enregistrement W3210078030

Exportações de cacau da Nigéria: uma abordagem do modelo gravitacional

2021· article· pt· W3210078030 sur OpenAlexaboutno aff
Nazir Muhammad Abdullahi, Saleh Ahmed Shahriar, Sokvibol Kea, Aminu Muhammad Abdullahi, Qiangqiang Zhang, Xuexi Huo

Notice bibliographique

RevueCiência Rural · 2021
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

portuguesQuais sao os principais fatores que afetam os fluxos de exportacao de cacau da Nigeria? Ao responder a esta pergunta, os autores sugerem um modelo de gravidade especifica de mercadoria com tres abordagens analiticas diferentes (o Modelo de Selecao de Amostras de Heckman, o Minimo Quadrado Generalizado e a Pseudo Maxima Verossimilhanca de Poisson), com base em um periodo de 24 anos de dados em painel para a Nigeria e seus parceiros importadores para estimar os modelos. Os resultados mostram que o PIB, a politica cambial, a OMC, a UE e a ligacao colonial estao positivamente associados aos fluxos de exportacao de cacau da Nigeria. Alem disso, e observado o impacto negativo do PIB per capita, sem litoral, distância, UA e CEDEAO. Destaca-se a necessidade de ampliacao das exportacoes para os parceiros comerciais, especialmente os membros da UE (Holanda, Alemanha, Franca, Reino Unido, Belgica, Espanha, etc.), Canada, Malasia e Estados Unidos. Esses resultados sao importantes para a formulacao de uma politica comercial futura que possa impulsionar as exportacoes de cacau nigeriano. Isso acabaria por contribuir para a diversificacao das exportacoes nigerianas e tambem aumentar as receitas externas do pais. EnglishWhat are the major factors affecting Nigeria’s cocoa export flows? In answering this question, the authors suggest a commodity- specific gravity model with three different analytical approaches, (the Heckman Sample Selection Model, the Generalised Least Square, and the Poisson Pseudo Maximum Likelihood), based on a period of 24 years of panel data for Nigeria and it’s 36 importing partners to estimate the models. The results showed that GDP, exchange rate policy, WTO, EU, and colonial link are positively associated with the Nigerian cocoa export flows. Further, the negative impact of the GDP per capita, landlocked, distance, AU, and ECOWAS are observed. The need for the expansion of exports to the trading partners, especially the EU members (Netherlands, Germany, France, United Kingdom, Belgium, Spain, etc.), Canada, Malaysia, and the USA is particularly highlighted. These results are important for the formulation of future trade policy that could boost up the Nigerian cocoa exports. This would eventually contribute to the diversification of the Nigerian exports and also enhance the country’s foreign earnings

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,753
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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