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Enregistrement W4312171743 · doi:10.37801/ajad2022.19.2.5

Fish and Fishery Products Trade by India: Trends, Competitiveness, and Comparative Advantage

2022· article· en· W4312171743 sur OpenAlexaboutno aff
Nabin Babu Khanal, Uttam Deb

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Agriculture and Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevealed comparative advantageFisheryFish productsComparative advantageBusinessFish <Actinopterygii>Dried fishCommodityIndex (typography)International tradeGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzes the trends and determines the comparative advantage and competitiveness of India’s fish and fishery products trade in the world market and of India’s exports to 10 major destinations over the period of 2000–2021. We use the revealed symmetric comparative advantage (RSCA) index to quantify India’s comparative advantage in exporting fish and fishery products and the Vollrath index to measure the revealed competitiveness of the country’s fish and fishery products trade. We collected relevant data at Harmonized System (HS) four-digit level from the UN Commodity Trade (UN Comtrade) database. Our analysis shows that India has a revealed comparative advantage (RCA) in exporting fish and fishery products to the world market. Specifically, India has a comparative advantage in exporting frozen fish, crustaceans, and mollusks; but it has a comparative disadvantage in exporting live fish, fresh and chilled fish, fish fillets and other fish meat, and dried/salted/in-brine and smoked fish to the world market. In terms of individual destinations, India has RCA in exporting live fish to Hong Kong; fresh and chilled fish to UAE (in recent years); frozen fish to China, Hong Kong, Thailand (recent years), and Vietnam (recent years); fish fillets and other fish meat to Japan (recent years); dried fish to Hong Kong; crustaceans to Japan, the US, and Canada (recent years); mollusks to the EU, Thailand (recent years), and Vietnam (recent years); and other aquatic invertebrates to Vietnam. India has a comparative disadvantage (RCD) in exporting fresh and chilled fish to the EU, Japan, the US, and Vietnam, and fish fillet and other fish meat to the US, Canada, and Vietnam. The COVID-19 pandemic has negatively affected India’s export, comparative advantage, and trade competitiveness of fish and fishery products. India’s RCA and competitiveness in exporting fish and fishery products decreased in 2018–2020, but the RCA and competitiveness increased by 2021.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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