An Analysis on the Competitiveness and Specialization Levels of the Countries in the Export of Wood and Articles of Wood
Notice bibliographique
Résumé
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».