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Enregistrement W7160700344 · doi:10.71026/ljst.2023.01007

ພະຍາກອນການສງອອກປະລມານຢາງພາລາຂອງ ສປປ ລາວ

2025· article· W7160700344 sur OpenAlexaboutno aff
Thipphakhone Sisouphan, Malisa Sysalay, Khamsagnouy Xaygnalath, Kedtysack Xayxanadasy

Notice bibliographique

RevueLao Journal of Science and Technology · 2025
Typearticle
Langue
DomaineDecision Sciences
ThématiqueForecasting Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)Natural rubberMicrosoft excelVolume (thermodynamics)Index (typography)Seasonal adjustment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lao PDR's rubber export trend; 2) To study the seasonal changes in the amount of Lao PDR's rubber export; 3) To find an appropriate forecasting model of the amount of Lao PDR's rubber export. The data used in this study is second-hand data obtained from the Statistics and Information Center from January 2010 to December 2021 by dividing the data into quarters of 48 values. By using Microsoft Office Excel 2016 to analyze trend, seasonal index and using MATLAB program to find forecasting models and compare the obtained models to the lowest MAD and MSE values. The results of the study found that: 1) Lao PDR's rubber exports tend to increase; 2) Lao PDR's rubber exports in the 4th quarter have the highest volume of rubber exports (88.08% more than usual), while the quarters with the lowest export volume are the 2nd quarter, the 1st quarter and the 3rd quarter (below the usual 43.47%, 41.78% and 2.82% respectively) and 3) Studying the forecasting model found: Gaussian 5 forecasting model is the most suitable forecasting model for this data set.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,015
Études des sciences et des technologies0,0010,011
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,357 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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