A Computational Study of the Path of Cooperative Interaction of Small States in the Global Economic System – The Case of Malta
Notice bibliographique
Résumé
Because of their inherent vulnerability, small States are in a relatively weak position in global economic relations.In order to survive and develop, regional cooperation is an important way for small countries to safeguard and promote their national interests.Taking Malta as an example, this paper utilizes the international trade data of some major countries along the "Belt and Road" from 2004 to 2018, and adopts the social network analysis method to construct the trade network of 37 countries in each year, and explores the formation of the trade network of the "Belt and Road" through the gravity model.The gravity model explores the major trade subgroups formed in the "Belt and Road" trade network and reveals the cooperation and interaction paths of small countries in the global economic system.Among them, Malta's position and role in the countries along the "Belt and Road", Malta still participated in global economic cooperation through Russia in 2004, and in 2018, in the more closely linked global economic network system, Malta strengthened its economic ties with China, which has a core degree of 0.897, further enhancing its own position in the global economic network.The economic scale and institutional differences between countries have different impacts on the trade of different products, and small countries have limited resources, so it is more important to formulate different economic development strategies according to different influencing factors and product types, and strengthen trade cooperation with neighboring 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».