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Enregistrement W4392771256 · doi:10.47116/apjcri.2024.02.13

A Study on the Trade Activation between Korea and Mexico after the COVID-19 Pandemic: Exploring Key Industries and Entry Strategies

2024· article· en· W4392771256 sur OpenAlexaboutno aff
Mie Ryoung Gene, J Yoon

Notice bibliographique

RevueAsia-pacific Journal of Convergent Research Interchange · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNutrition, Health and Food Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicKey (lock)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BusinessVirologyMedicineComputer scienceComputer securityOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mexico's strategic location to the south of the United States, the largest market in the world, has allowed it easy access to the North American market.It has also diversified its commerce by establishing Free Trade Agreements (FTA) with other nations.Historically, Mexico's manufacturing sector was built on the North American Free Trade Agreement (NAFTA).Today, through the United States-Mexico-Canada Agreement (USMCA) program, Mexico serves as a manufacturing base in North America and attracts foreign capital investment due to its superior technology, lower labor and logistics costs than rival nations, and superior technological capabilities.South Korea imports crude oil, mineral resources, auto parts, steel, semiconductors, and display modules from Mexico and exports auto parts, steel, car components, and medical diagnostic devices to Mexico.The two countries have held several negotiations to establish economic cooperation and FTA but without any success.This study examines commerce after the COVID-19 Pandemic between South Korea and Mexico, the country's biggest trading partner in Latin America.By examining Mexico's main industries and the economic policy framework of the current Mexican government, this paper suggests ways for Korea to enter the Mexican industry and market in the areas of vehicle manufacturing, semiconductor cluster development, and mining development.

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)0,004
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,024 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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