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Enregistrement W4308842503 · doi:10.5430/rwe.v13n2p1

Market-Based Reform, Industrial Restructuring and Economic Development of Cuba

2022· article· en· W4308842503 sur OpenAlexvenueno aff
Min Jee Oh, Jai S. Mah

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCuban History and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of State
Mots-clésRestructuringGovernment (linguistics)SanctionsEconomic policyTourismEconomicsEconomic restructuringDiversification (marketing strategy)Economic growthBusinessPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines whether market-based reform, industrial restructuring and diversification efforts have contributed to economic development of Cuba. The disintegration of the Soviet Union led to serious depression in Cuba in the early 1990s. To overcome the economic difficulties, the Cuban government began to adopt market-based reform in the mid-1990s. Cuba gradually strengthened market-based reform measures again in the late 2000s and economic growth rate rose in the meantime. Cuba could diversify its economic structure from its heavy reliance on the agricultural sector to the service sector. Cuba has overcome the negative effects of US’ economic sanctions by strengthening its bilateral relationships with countries within the socialist bloc such as the Soviet Unionand Venezuela and developing value-added industries where it has a comparative advantage. The government’s emphasis on education appears to have contributed to the development of the Cuban economy led by tourism, exports of professional services such as medical services, and a technology-intensive pharmaceutical industry. Meanwhile, insufficient allocation of resources to science and engineering coupled with the chaos in Venezuela have had negative impacts on Cuba. Finding other trade partners and foreign investors while emphasizing science and technology education may provide better opportunities for the Cuban economy.

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)0,005
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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