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Enregistrement W6989261304

Analysis of non-tariff measures on fresh mango exports to Canada under the Free Trade Agreement with Peru for the period 2009 - 2023

2024· other· es· W6989261304 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRepositorio Académico UPC (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas) · 2024
Typeother
Languees
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriod (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En el año 2008 se suscribió un TLC con Canadá, el cual entro en vigencia el 2009 el cual ha mostrado un aumento en la comercialización de productos para la exportación e importación. Desde una metodología cuantitativa y el uso del modelo gravitacional la presente investigación tiene como objetivo analizar el impacto de las medidas no arancelarias en el volumen de las exportaciones de mangos frescos (8045020) en el marco del TLC entre Perú y Canadá durante el periodo 2009-2023. Utilizando un modelo de regresión Poisson, se evaluaron las influencias de las medidas sanitarias y fitosanitarias (MSF) y los obstáculos técnicos al comercio (OTC). Los resultados revelaron que las MSF tienen un impacto significativo, mostrando tanto efectos positivos como negativos en diferentes contextos, en el que las medidas sanitarias mostraron un efecto negativo significativo, sugiriendo que regulaciones estrictas pueden imponer costos adicionales que limitan la competitividad. En contraste, los OTC no mostraron un impacto significativo, lo que sugiere que la capacidad de adaptación de los exportadores peruanos puede mitigar los efectos negativos. Los hallazgos comprenden cómo las MNA afectan el comercio internacional de productos agrícolas, destacando la importancia de políticas y estrategias que consideren la calidad y seguridad del producto y la capacidad de los exportadores para cumplir con las regulaciones internacionales.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,153

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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