Notice bibliographique
Résumé
State Trading Enterprises (STEs) are one of the bete noirs of agricultural and other trade relations and trade negotiations. An STE is a government enterprises or quasi government enterprise that operates with special protections and/or privileges granted by its country’s central authority. STEs generally exist for one of two main reasons. Sometimes, as with many African parastatals, they are created to tax the domestic industry and/or imports for government revenue generation purposes (or income transfers to members of ruling elites). Alternatively, an STE’s mission is often to increase revenues or profits (though not necessarily both) from sales for domestic producers and/or processors and other marketing chain operations. In pursuing these revenue or profit objectives, STEs create trade distortions by implicitly levying tariffs on imports, taxing domestic sales, and subsidizing (or, on rare occasions, taxing) exports to different countries at different rates. They may also be vehicles through which domestic subsidies are more or less discretely funneled to producers, with corresponding implications for the effectiveness of disciplines on domestic supports. Hence, STEs are problematic in the context of trade negotiations.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,398 | 0,211 |
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 ».