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Enregistrement W7033233925

The Philippines in the Electronics & Electrical Global Value Chain

2016· other· en· W7033233925 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDukeSpace (Duke University) · 2016
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDiverse Legal and Medical Studies
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésInvestment (military)Foreign direct investmentWorkforceElectronicsValue (mathematics)Global value chainProduct (mathematics)GlobalizationSupply chain
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report uses the Duke CGGC global value chain (GVC) framework to examine the role of the Philippines in the global electronics & electrical (E&E) industry and identify opportunities to upgrade. Electronics and electrical equipment have played an important role in the Philippine economy since the 1970s and form the foundation of the country’s export basket today. In 2014, these sectors accounted for 47% of total exports from the Philippines at US$28.8 billion, of which 41% was from electronics, and 6% from electrical products. From a global perspective, while the Philippines is not the leading exporter in any particular product category, it is known for its significant number of semiconductor assembly and test (A&T) facilities. The global economic crisis (2008-09), combined with the exit of Intel (2009), had a significant negative impact on electronics exports and, although steadily increasing, they have not yet rebounded to pre-crisis levels. Nonetheless, investment in the E&E industries has picked up since 2010; in the past five years, there have been 110 new investments in these sectors. Another positive sign is the low exit rate; with the exception of Intel, companies that have invested in the Philippines have stayed, with several operations dating back to the late 1970s and 1980s. These firms have not only stayed, but have continued to grow and expand in the country due to the quality of the workforce and satisfaction with the Philippine Economic Zone Authority (PEZA) environment. The growth of the industry has significantly benefited from foreign investment and close ties with Japanese firms.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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