STRATEGI AKSES PASAR KERJASAMA PERDAGANGAN INDONESIA KANADA DALAM KERANGKA COMPREHENSIVE ECONOMIC PARTNERSHIP AGREEEMENT (CEPA)
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia does not yet have a free trade agreement with Canada, as other ASEAN countries have done. Meanwhile, Indonesia-Canada trade activities have been running where Canada is Indonesia's export destination country at number 31 and companies from Canada have also opened businesses in Indonesia and employ Indonesian employees. For that, Indonesia considers Canada as one of the potential countries whose market can be developed. In this regard, Indonesia views the importance of Canada as a country that can be used as a trade partner bilaterally, so a strategy is needed in exploring international trade cooperation in a bilateral scheme. This study aims to analyze the strategy of Indonesia's trade and investment cooperation in Indonesia-Canada. This study is expected to answer the strategies that can be applied by negotiators in the Indonesia-Canada CEPA trade cooperation negotiations To answer the research aims, we use the SWOT method, where the formulation of a potential strategy for developing trade cooperation in the Indonesia-Canada CEPA (ICA-CEPA) is carried out through three stages, namely the input stage, the matching stage and the decision-making stage. Based on the results of the Internal and External Matrix and SWOT, Indonesia is in an S-O (Strength and Opportunity) position, which means that Indonesia must use its strengths to take advantage of Indonesia's opportunities in the Canadian market, both in the trade in goods and investment sectors. The trade cooperation explored should also include discussions of economic cooperation and increased capacity building in negotiations, so that the human resource factor that is Indonesia's strength can compete with partner countries.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».