State-Owned Enterprises: A Challenge to Regional Integration
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes how the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) was established in 1967 by five member countries – Indonesia, Malaysia, the Philippines, Singapore and Thailand. It is one of the most successful regional groupings among developed countries to date. Among developing countries, it is one of the most successful regional groupings. The Association was later joined by five more countries, Brunei in 1984, Vietnam in 1995, Lao PDR and Myanmar in 1997, and Cambodia in 1999. In 2005, the region hosts a combined population of 580 million, making it the most populous emerging market regional trade area. ASEAN has made great efforts in liberalizing trade within the region under the ASEAN Free Trade Agreement (AFTA). Tariffs between member were reduced 0-5% in January 2003 for all products, except a few on the general exception and sensitive list of each member country. Intra-regional trade now stands at roughly a quarter of the region’s total international trade. The region has also been forging closer economic ties with the rest of Asia. It has signed a Free Trade Agreement (FTA) with China and South Korea and is working on one with Japan and India.
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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 | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».