Notice bibliographique
Résumé
Professor Frank Peck of the University of Cumbria’s Centre for Regional Economic Development writes for in-Cumbria on the big issues of the day and the economic data behind them. This month, unpacking Brexit: evidence from Regional Trade Data. The debate on BREXIT has now gathered considerable momentum, spurred on by the decision taken to seek Parliamentary approval for triggering Article 50. Discussions are, however, still at quite a high level of aggregation. Will it be a “hard” or a “soft” exit? In reality, it is unlikely to be a simple choice between two extremes. The debate will inevitably deepen as policymakers look more closely at the detail. Brexit poses questions that have not previously been asked with such urgency. What are, for instance, the patterns of regional trade across the UK with regard to flows of goods and services from other EU states and countries beyond? Which regions and localities would be most affected by leaving the single market with consequences for import and export costs? The short answer to this is that we do not know the full picture. The data is partial and much of it still classed as experimental. HM Revenue and Customs, however, publish quarterly Regional Trade Statistics for goods and materials that at least give an indication of the regional dimension of international trade links affecting manufacturing. The most recent issue (published on December 6, 2016) relates to the third quarter of 2016. Overall, this data shows that in the year to September 2016, the overall value of UK exports of goods increased by 0.2 per cent compared to the same period last year. This seems consistent with trends in other indicators that suggest “business as usual”, at least for now.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».