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Enregistrement W4362694651 · doi:10.56377/jsas.v2n1.0120

China’s special economic zones and the industrialisation of Africa

2023· article· en· W4362694651 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF SINO-AFRICAN STUDIES · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Zones and Regional Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndustrialisationChinaSpecial economic zonePromotion (chess)Industrial policyFace (sociological concept)BusinessDevelopment economicsEconomic growthEconomicsInternational tradePolitical scienceMarket economySociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Africa’s interest in the Chinese experience of industrialisation has led to the development of SEZs on the continent. The past two decades have witnessed an evolution of Africa from relying on traditional industrial zones to implementing numerous modern international SEZs, and from having only seven China–Africa Economic and Trade Cooperation Zones to possessing modern African SEZs of various developers and operators. The African SEZs inspired by China are increasingly widespread. As a new strive for development, African industrialisation through SEZs is characterised by underlining export promotion and the preference for the labour-intensive manufacturing industry based on well-developed infrastructure and an active role of the state. China has been supporting African SEZs in the whole process from financing, construction, and management to industrial transfer and investments. Despite the significant opportunities that SEZs offer, African countries still face several limitations in implementing them successfully. African policy-makers and other actors involved in the SEZs can better adapt to the new approach of industrialisation by making relevant adjustments.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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