Análisis de las exportaciones de oro del Perú: Comportamiento a corto y largo plazo (2009-2019)
Notice bibliographique
Résumé
Gold is one of the products that contributes the most to the value of Peru’s mining exports. In the period 2009-2019, the value of Peru’s gold exports showed a fluctuating behavior in the short term and a growing trend in the long term. The work shows the influence of the price of gold on fluctuations in the value of exports and the effect of the volume exported on the trend in the value of Peru’s gold exports. A direct long-term relationship is observed between the behavior of the price of gold and the stock indices of China, Switzerland and India, countries that are among the main importers of gold worldwide, which allows us to infer that the behavior of the economies of the aforementioned countries has influenced the price of gold. The increase in the number of the main destination countries for Peruvian gold, going from three (2009) to five countries (2019), has made it possible to maintain a growing trend in the value of Peru’s gold exports. The total demand for gold in these five countries (Switzerland, Canada, the USA, India and the United Arab Emirates) would have been influenced by the behavior of their respective GDPs, an influence that would have been conditioned by the situation of the world economy. Descriptive-comparative analysis, linear regression and correlation have been applied to the time series to identify the relationships between variables
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».