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Enregistrement W4313391270 · doi:10.37634/efp.2022.11(3).2

Peculiarities of importing vehicles from the USA

2022· article· en· W4313391270 sur OpenAlexaboutno aff
Liubov HANAS, Andrii TODOSHCHUK, Olha KHOMIK

Notice bibliographique

RevueEconomics Finances Law · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Systems and Logistics Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon value auctionBusinessInternational tradeIndustrial organizationInternational economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. In recent years, there is a tendency of growth in imports of vehicles. This situation is due to the formation of demand in the domestic market. Domestic enterprises are unable to meet this demand. The structure of imports is dominated by imports from EU countries (67.61%), but other markets such as the USA and countries of America (27.72%), North Korea (2.29%) and other countries are gaining new momentum. Imports of vehicles from the USA, Canada, Georgia and North Korea have now undergone certain logistical changes, because a large number of seaports are under occupation. This situation has caused a change in the route through the ports of the EU countries. Nevertheless, the prospects for expanding imports of vehicles from the USA are significant, because this market is represented by newer models, a wide range and nomenclature, cheaper segment, the availability of purchase due to the presence of a number of online auctions. The purpose of the paper is to form a detailed model of vehicle imports from the USA. The following methods were used in writing the paper: analysis, comparison, explanation, theoretical generalization, grouping, etc. Results. The paper analyzes the features of vehicle imports from the USA, presents the characteristics of the largest auctions representing used, damaged and new vehicles, describes how to participate in auctions, gives the structure of vehicle imports for 2021, identifies the prospects for vehicle imports. Also, in the publication there is a detailed model of import of vehicles from the USA, which provides a step-by-step description of import from the moment of searching at the auction to the moment of customs clearance in Ukraine, considering specifics of loading, delivery to the port of departure, choice of logistic method of sea transportation, insurance method, making changes in the supply chain by building new routes through the EU countries and customs clearance. Conclusions. The use of this model by a number of companies starting to import vehicles from the USA or planning to import, as well as having problems at certain stages of the import process, will allow to take into account all the nuances of this process and avoid mistakes. A detailed import model takes into account not only the selection of vehicles at auctions, but also transportation, insurance, shipping, and customs clearance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,153 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
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