Comparaison des économies forestières russes et chinoises en transition
Bibliographic record
Abstract
Ces considérations économiques en Russie et en Chine illustrent le potentiel de croissance des marchés régionaux et les conséquences que cela peut avoir sur le commerce international du bois tropical. La Chine et la Russie, les deux plus grandes « économies en transition », illustrent deux approches différentes de la transition : la Russie a utilisé la méthode de la « thérapie de choc », tandis que la Chine a adopté une transition progressive plutôt que des changements radicaux. Les résultats contrastés des réformes sont évidents : de 1992 à 1997, le PIB de la Fédération de Russie a chuté de 40 %, la production industrielle a vu sa capacité réduite de moitié et la production agricole a baissé de 35 %. Dans le même temps, la Chine a enregistré une croissance moyenne de près de 10 % au cours des deux dernières décennies. Malgré de nombreuses études, le phénomène économique chinois reste une énigme pour les économistes, car il ne peut s'expliquer par les théories économiques dominantes.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".