Penurunan Perdagangan Bilateral Indonesia-Kanada Periode 2015 – 2016
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia and Canada like the relations of any sovereign states in the world, conduct cooperation in various fields including trade. The bilateral trade that was initially adequate in terms of volume and benefiting both sides in the early 2000s, took a drop since 2011. The negative trend reflected on the impediment of trade between the two nations with a rate of – 4,72 % in the 2011-2015 period. Thus efforts had been conducted with the aim to propel the two nations’ bilateral trade, including the will expressed by the two nations’ head of states during the G-20 Summit held in Turkey on 2015. The problem arises as the bilateral nations’ trade plunged deeper shown by a decrease of – 14,52 % in the year after or during the 2015-2016 period. Hence the writer conducted a research in order to determine the factors affecting Indonesia-Canada’s bilateral trade to shrink even further in the 2015-2016 period, also to find empiric proofs of any further action taken as part of the will to increase trade by the two heads of nation. This research was carried out by utilizing the explanative-qualitative method, with the range covering a period of 2014 – 2017 or a year before and after such phenomenon occurred. Furthermore from the research, it could be inferred that various factors such as non-tariff barriers (NTB), tariff barriers (TB) being used by Canada against Indonesia’s main prestigious commodities, as well the statist-nationalist trade policy taken by President Joko Widodo’s government adding up to holding back and contributing to a more significant impediment of Indonesia-Canada’s bilateral trade.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».