Exploring research trends in ASEAN and RCEP: A bibliometric study of tariffs and trade liberalization
Notice bibliographique
Résumé
Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) and Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP) have played a pivotal role in influencing international trade patterns over the years. Using tariff reduction and trade liberalisation, ASEAN and RCEP are motivated to enhance the economy efficiency and competitiveness of its members which is proven to be one of the most important agenda in these economic structures. Therefore, this study seeks to examine the evolution of research surrounding ASEAN and RCEP economic frameworks, especially focusing on tariff and trade liberalization. This study used data extracted from Scopus database to perform bibliometric analysis. Through bibliometric analysis, this study uncovered the research trend, total publications, total citations and citation per paper. The most productive and authors, prominent journals, countries and institutions are revealed within these two significant economic frameworks. This study provides a foundational overview of existing literature on tariff and trade liberalization in ASEAN and RCEP, offering important implications for decision-makers, academics, and practitioners interested in the regional economic integration. Despite the increasing number of studies on ASEAN and RCEP, existing works remain scattered and lack systematic bibliometric analysis. This study addresses this gap by mapping the intellectual landscape by providing evidence-based insights that inform future research directions and regional policy discussions
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,081 | 0,145 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».