Comparative Analysis of Export Competitiveness Specialization Levels of Türkiye and Leading Countries in the Cereal Sector
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to determine the export competition specialization level of the cereal sector of Türkiye and the ten countries (USA, Germany, France, India, Canada, Brazil, Argentina, Ukraine, Australia and Russia) that have the largest share in cereal exports and to analyze them from a comparative perspective. In this direction, the export and import values of the said countries for the period 2013-2022 were taken from the WITS (World Integrated Trade Solution) database. Analyzes, SITC Rev. it was made using the Revealed Comparative Advantages (RCA) method for 3 cereal sub-product groups in the product group “04- Cereals, cereal products” belonging to 3 groups. According to the Net Export Index results, it has been detected that Germany, India, Brazil, Türkiye, Ukraine (except 0481), Russia, Argentina and Australia (except 0471) specialize in the export of all sub-product groups. However, it is concluded that the USA could not specialize in the export of any of the aforementioned sub-product groups. In addition, it has been determined that France and Canada only specialize in the export of the 0472 coded product group. Balassa Index results show that these countries have a competitive disadvantage in all cereal sub-product groups.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».