Transferts technologiques Nord-Sud, intégration régionale et dynamique de l'hypothèse de « partenaires commerciaux naturels »
Bibliographic record
Abstract
Résumé Basées sur des analyses statiques, nombre d’études prétendent que la formation d’un accord commercial régional (ACR) est davantage susceptible d’augmenter le bien-être de ses membres si ceux-ci sont des « partenaires commerciaux naturels ». D’autres études soutiennent un point de vue opposé. Cet article étudie cette proposition d’un point de vue dynamique en analysant l’effet du commerce avec le Japon, l’Amérique du Nord et l’Union européenne sur les transferts technologiques et la productivité globale des facteurs (PGF) en Jordanie, en Corée et au Mexique. À l’aide de données par secteurs industriels, nous montrons que i) les transferts technologiques et les gains de productivité sont essentiellement régionaux : la Jordanie (la Corée) (le Mexique) semblent bénéficier principalement du commerce avec l’Union européenne (le Japon) (l’Amérique du Nord) ; et ii) la version dynamique de l’hypothèse du « partenaire commercial naturel » semble validée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".