EXPORT OF AGRICULTURAL PRODUCTS FROM THE STATES OF THE ASSOCIATION OF SOUTH-EASTERN ASIAN COUNTRIES (ASEAN)
Notice bibliographique
Résumé
Background. ASEAN currently forms a solid economic bloc with a combined GDP of US $ 3 trillion, a relatively high share of agriculture in GDP (11.3% in 2010-2020) and an expanding agri-food market based on changing conditions. global and regional trade patterns. Purpose. It consists in analyzing and identifying the problems of agri-food exports of the states that are members of the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN). Materials and methods. The research is based on the Declaration on the Establishment of ASEAN (Signed in Bangkok on August 08, 1967), statistics from the Food and Agriculture Organization of the United Nations, ASEAN, and the World Trade Center. In this work, dialectical, systemic, logical research methods were used. Results. As a result of the analysis carried out in the article on agri-food exports by product, it was revealed that animal, vegetable fats and oils are the most important agricultural products of the ASEAN countries, providing a quarter of regional and more than a third of world exports. Conclusion. The agro-export policy of the ASEAN countries is largely fragmented. This is mainly due to the internal differences between the states that make up this bloc.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».