MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7070194062

Piccoli importatori crescono

2012· article· it· W7070194062 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Padua Archive (University of Padua) · 2012
Typearticle
Langueit
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Metropolitan areaRail transportation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Il vino è stato a lungo uno dei prodotti alimentari più scambiato al mondo (Sphani, 2000; Rabobank, 2003). Dal 1980 il commercio internazionale del vino è risultato in continua rapida espansione, nonostante occasionali battute d'arresto. La crescita del commercio è stata sostenuta dall’aumento della domanda mondiale e accompagnata da importanti cambiamenti nella geografia della produzione e del consumo (Pomarici, 2005; Cesaretti et al., 2006; Cusmano et al., 2010; Hannin et al., 2010; Anderson 2011).\nI maggiori cambiamenti nella struttura dei flussi sono stati in termini di: i) posizione relativa degli esportatori, con un aumento della quota di mercato dei produttori non europei (tendenza che sembra invertirsi dal 2010), ii) dimensioni e dinamiche dei mercati, con un aumento significativo del numero di paesi importatori; iii) quota relativa delle diverse categorie di vino (imbottigliati e sfusi) (OIV, 2012). In particolare, negli ultimi anni alcuni paesi con ampia popolazione in cui l’economia ha fatto registrare significativi tassi di crescita, in passato interessati marginalmente all’importazione del vino, hanno iniziato ad assumere un ruolo di notevole importanza nel mercato (Banks et al., 2010; Mariani et al., 2011).\nQuesto lavoro analizza i cambiamenti nel commercio internazionale del vino nel periodo dal 2004 al 2011, concentrando l’attenzione sulla dinamica dei paesi piccoli importatori e le performance competitive dei fornitori di tali mercati.\n\nNell’analisi sono considerate le importazioni in valore (€) e volume delle tre categorie di vino identificate, secondo la codifica del sistema armonizzato (HS), con i codici a sei cifre. Queste categorie, utilizzate da tutti i paesi che partecipano al commercio internazionale per registrate i flussi in entrata e in uscita, sono:\ni)\til codice 220421, vini non spumanti in recipienti di capacità inferiore o uguale a 2 litri (di seguito: vini imbottigliati);\nii)\til codice 220429, vini non spumanti in recipienti di capacità superiore a 2 litri (di seguito: vini sfusi);\niii)\til codice 220410, spumanti.\nLa fonte dei dati è il Global Trade Information Services (GTI). Questa banca dati fornisce i flussi di importazioni e esportazioni di 83 paesi (paesi dichiaranti), che sono i principali anche se non tutti quelli coinvolti nel commercio del vino (come importatori o esportatori). Le importazioni totali (mondiali) di vini sono ottenute come somma dei valori o le quantità delle importazioni dei suddetti tre codici per i paesi presenti nel database GTI.\nIl lavoro è stato articolato in tre fasi. \nNella prima, le importazioni mondiali di vino (tutti i vini e le singole categorie) sono state disaggregate considerando cinque gruppi di paesi, definiti in base al loro ruolo nel mercato internazionale, di cui due gruppi sono esportatori netti e gli altri tre importatori netti:\n1)\ti Paesi del Mediterraneo produttori ed esportatori\n2)\tAltri esportatori rilevanti\n3)\ti grandi Paesi importatori: i tre paesi storicamente principale destinazione delle esportazioni di vino (Germania, Regno Unito e USA);\n4)\ti Paesi importatori piccoli tradizionali: 12 paesi, che rappresentano mete consolidate per le esportazioni di vino, ben noti agli esportatori (Austria, Belgio e Lussemburgo, Canada, Danimarca, Finlandia, Giappone, Irlanda, Norvegia, Paesi Bassi, Svezia e Svizzera).\n5)\ti Paesi importatori piccoli non tradizionali: i rimanenti 58 paesi presenti nel data base\nNella seconda fase, i piccoli importatori (tradizionali e non) sono stati classificati in base al loro tasso di crescita delle importazioni.\nNella terza fase, per i paesi piccoli importatori tradizionali e per il sottogruppo di quelli non tradizionali con maggiori potenzialità di sviluppo, è stata analizzata la posizione competitiva dei fornitori.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,275
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,142 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch Padua Archive (University of Padua)Même sujetScientific Computing and Data ManagementTravaux en français237 207