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Enregistrement W4312964298 · doi:10.55365/1923.x2022.20.46

The Dynamics of the Development of Production and Export of Agricultural Products in the Context of Australia's Foreign Trade

2022· article· en· W4312964298 sur OpenAlexvenueno aff
Volodymyr Khodakyvskyy, Л. М. Левківська, O. Rusak, Mykola Mysevych, Alina Nesterchuk

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational tradeContext (archaeology)AgricultureEconomicsTrade barrierProduction (economics)NegotiationProduct (mathematics)International economicsBusinessMacroeconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relevance of the study is that Australia is a very open country for international trade, which accounted for 46% of its gross domestic product in 2019. In 2020, it had the 4th freest economy in the world, making its agricultural and trade freedom one of the highest in the world. The purpose of the study is to consider the dynamics of the development of production and export of agricultural products in the context of Australia's foreign trade. The following methods make up the theoretical and methodological basis of the research: theoretical, statistical, economic. Transnational corporations are becoming increasingly important in trade, so it is estimated that they now account for about 40% of international trade. Prices for agricultural products decreased both in real terms and in relative terms compared to prices for manufactured goods. The enormous technical progress achieved in the field of transport, communication and information technologies is one of the explanations for the significant growth of international trade. The development of Australia's foreign trade can be attributed to long and intense negotiations aimed at improving the conditions for the functioning of international trade.

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)0,001
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 enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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