CPTPP - Cơ hội lớn cho thương mại hàng hóa của Việt Nam – Canada trong trạng thái bình thường mới
Notice bibliographique
Résumé
Nghiên cứu tập trung phân tích thương mại Việt Nam – Canada. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn 2001–2018 trên trang web chính thức của UNComtrade. Bằng phương pháp chỉ số thương mại, nghiên cứu đã chỉ ra CPTPP sẽ là cơ hội lớn để Việt Nam đẩy mạnh xuất khẩu các sản phẩm dệt may, giày da và đồ gỗ, rau quả, thủy sản sang Canada; ở chiều ngược lại Canada sẽ có nhiều cơ hội hơn trong xuất khẩu các sản phẩm có hàm lượng công nghệ cao sang Việt Nam. Trên cơ sở những phát hiện này, nghiên cứu cũng gợi ý một số chính sách thúc đẩy quan hệ thương mại với Canada trong tương lai. Để tận dụng cơ hội và tránh thiệt hại khi Việt Nam là thành viên của CPTPP, Chính phủ Việt Nam cần: (i) Xây dựng chiến lược để giúp doanh nghiệp tiếp cận thông tin từ hiệp định CPTPP; (ii) Doanh nghiệp xuất khẩu cần có kế hoạch cụ thể và hành động cụ thể để tận dụng các ưu đãi và mở rộng mạng lưới đối tác ở Canada; và (iii) Doanh nghiệp sản xuất hàng hóa cung ứng thị trường nội địa thực hiện các biện pháp nâng cao năng lực cạnh tranh so với hàng nhập khẩu.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,326 | 0,099 |
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 ».