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Enregistrement W4385951681 · doi:10.5152/forestist.2021.21021

An Analysis on the Competitiveness and Specialization Levels of the Countries in the Export of Wood and Articles of Wood

2022· article· en· W4385951681 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueForestist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessEconomic geographyInternational tradeAgricultural economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main aim of this study is to determine the export competitiveness and specialization levels of countries that export wood and wooden products. To do this, 10 countries with the highest export volume between 2010 and 2019 are determined under the HS-2007 product classification, using the “44-Wood and Articles of Wood” product group export data. The Relative Export Advantage (RXA) Index and Net Export Index (NEI) are used to measure export competitiveness. Moreover, for the product groups where countries gain competitive advantage, cross-country correlation is analyzed. With the analysis, efforts are made to determine whether there is a correlation between the countries’ specialization coefficient. On the one hand, it is seen that, among 21 product groups under the 44-Wood and Articles of Wood group, Poland has a competitive advantage in the export of 16 product groups, followed by Malaysia in 13, Austria and Vietnam in 12, and Canada and Indonesia in 11, respectively. Germany and USA, on the other hand, have competitive advantages in six product groups which make them the least advantageous among all these countries. Countries that have had a competitive advantage have usually shown specialization in exports as well with respect to their own trade performance. According to the results of the correlation test, which is between specialization coefficient within a certain product group, a strong correlation and a positive relationship are found between the countries that have a competitive advantage in exports. Especially in the product groups coded 4409 (wood, including strips and friezes for parquet flooring, not assembled), 4411 (fiberboard of wood), 4415 (packing cases, boxes, crates, drums, and similar packings, of wood), and 4418 (builders’ joinery and carpentry of wood), a high correlation exists between countries. To be specific, in the correlation test held for 10 countries and 21 product groups, Malaysia, matching in 40 categories with the other countries, has the greatest number of meaningful relationships. It is followed by Austria with 37 and Poland with 32. Therefore, it could be stated that this is a confirmation that these countries, in a high competition with the other countries, have a meaningful relationship in terms of specialization coefficient in the global market.

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.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,202 · 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