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Enregistrement W4328024807 · doi:10.5267/j.uscm.2022.12.009

Factors affecting Vietnam's handicrafts export

2023· article· en· W4328024807 sur OpenAlexvenueno aff
Nguyen Vi Le, Nguyen Khac Huy, Chu Tien Minh, Vu Anh Tuan, Nguyễn Ngọc Điệp

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandicraftBusinessProduct (mathematics)CraftProfit (economics)Work (physics)Economic growthEconomicsGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid development of international business activities and internationalization, export plays an important role in the existence and growth of businesses. Handicrafts, despite not being an essential product, have always been rated as a potential product for sustainable development and export. In Vietnam, a country with a lot of long-existing traditional handicraft villages, the export of handicrafts has always been considered as an advantageous activity that largely contributes to the economy as well as the society. According to statistics from the Vietnam Handicraft Exporter Association, every 1 million USD worth of handicraft export creates profit 5 to 10 times higher than that of the exploitation industry; as well as provides work for three to five thousand employees. Despite this fact, in the last few years the handicraft export in Vietnam has been modest and not fulfilled fully to its potential. In comparison with other export products, the export turnover of handicrafts still accounts for a low proportion. Recognizing this issue, the present study developed a model to analyze the effects of some certain factors to the handicraft export activity in Vietnam. The results of this paper will contribute to current literature as well as propose some solutions to promote the handicraft export in Vietnam.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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