Economic Cooperation And Integration Among BIMSTEC: A Study On Organic Agricultural Products
Notice bibliographique
Résumé
The study on the economic benefits of India BIMSTEC sub-regional trade alignments for Indian organic products focuses on regional alliances among south and southeast Asia. This sub-regional trading bloc is most important for Indian policymakers to enhance economic cooperation through trade on organic Agri products among these regions. This research wants to highlight major tradeable organic Agri Products and identify potentiality in trade among these regions. Study also identifies the possible scope of trade and future welfare creation among BIMSTEC members through the formation of regional trade agreement (RTA) particularly, based on the organic Agri products basket. In this research, researcher restricts the scope of organic Agri products, grown under system of agriculture without the use of chemical fertilizers and pesticides. Researchers identify a list of 23 major organic Agri products under Harmonized System (HS) of classification under 4-digit codes for preliminary analysis of trade potentiality among these regions. This research has been established based on different econometric parameters commonly used for analyzing trade-related data. Basically, WITS (World Bank) data has been used for our analysis purposes. For identifying of intra-industry trade (IIT) researchers use the GrubelLloyd index and, for comparative evaluation of import effects in various forms of trade alignment namely, bi-lateral and sub-regional alignment, particularly in BIMSTEC countries researcher uses AI based Gravity model on trade
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».