Perceptions of Portuguese exporting companies on free trade agreements between the EU and third countries: The case of footwear, wine, textiles, molds and automotive sectors for Canada, UK, Mexico and Japan
Notice bibliographique
Résumé
Given economic globalization and the lowering of barriers, improving export performance is one of companies' top priorities and a key determinant of effective economic growth. This research presents a literature review that addresses the concept of Free Trade Agreements (FTAs) and the different types of agreements. It also characterizes the sectors of footwear, wine, textiles, molds, and automotive. Regarding the research procedure, quantitative and qualitative data were collected from a sample of companies that export to Canada, Japan, Mexico, and the United Kingdom, belonging to the sectors of footwear, wine, textiles, molds, and automotive (N=59). Regarding the research procedure, data were collected in a quantitative study from a sample of companies that export to Canada, Japan, Mexico, and the United Kingdom within the footwear, wine, textiles, molds, and automotive sectors (N=59). The research analysis, utilizing the Chi-Square independence test, assessed the use of Free Trade Agreements (FTAs) and the motivating factors. Remarkably, "Reduction or elimination of customs tariffs" and "Improved trade opportunities" emerged as the primary motivations. The research also explored the significance of FTAs for these companies, their familiarity with them, and the challenges they faced in leveraging these agreements.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».