MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4392412996 · doi:10.52391/jcn.v7i1.817

Analisis Penentuan Negara Tujuan Ekspor Kawasan Asia Tenggara dan Asia Selatan dengan Pendekatan Location Quotient

2023· article· id· W4392412996 on OpenAlex
Sofyan Aji

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

fundA Canadian funder is recorded on the work.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueCendekia Niaga · 2023
Typearticle
Languageid
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEconomic Growth and Fiscal Policies
Canadian institutionsnot available
FundersInternational Labour OrganizationUniversity of Waterloo
KeywordsQuotientGeographyMathematicsPure mathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Negara yang memiliki keunggulan daya saing industri akan memiliki pangsa pasar yang besar di antara negara lain di kawasan tersebut, jika negara tersebut dapat dengan tepat menentukan Negara Tujuan Ekspor (NTE). Namun jika penetapan negara tujuan ekspor kurang tepat, terutama untuk negara yang memiliki keunggulan daya saing produk yang sama, maka produk yang masuk ke akan berkompetisi dengan produk domestik NTE sehingga pangsa pasar tidak optimal. Oleh karena itu, makalah ini bertujuan untuk mempelajari penentuan NTE di suatu kawasan dengan menggunakan metode Location Quotient (LQ), dengan menganalisis penentuan lokalisasi industri suatu jenis produk di kawasan Asia Tenggara dan Selatan berdasarkan LQ. Hasil dari penelitian menunjukkan produksi tanaman dan hewan, dari negara yang diteliti tidak ada yang berpotensi sebagai NTE karena semuanya memiliki LQ > 1 yang mengindikasikan bahwa produksi domestik jauh lebih besar dibandingkan konsumsi domestik. Justru semua negara dalam lingkup penelitian ini akan mengeskpor sebagian kelebihan produksinya. Kamboja (nilai LQ = 0,31), Myanmar (0,51), Vietnam (0,92), India (0,94), dan Filipina (0,96) berpotensi menjadi NTE bagi negara pengekspor yang memiliki keunggulan di industri produk makanan. Bagi negara pengekspor hasil industri kayu dan produk dari kayu, dapat menjadikan Myanmar (0,43), Thailand (0,88), India (0,93), Filipina (0,95), Pakistan (0,98), dan Kamboja (0,99) sebagai NTE. Kamboja (0,24), Myanmar (0,38), Filipina (0,58), Pakistan (0,67), dan Sri Lanka (0,97) berpotensi menjadi NTE bagi negara pengekspor hasil industri bahan kimia dan produk kimia. Bagi negara pengekspor hasil industri furniture, dapat menjadikan Kamboja (0,02), Myanmar (0,32), Filipina (0,36), Thailand (0,66), India (0,98) sebagai NTE. Kegiatan kreatif, seni dan hiburan semua negara dalam lingkup penelitian sangat berpotensi sebagai negara tujuan ekspor dari yang paling potensi adalah Myanmar (0,05), Vietnam (0,07), Pakistan (0,11), Sri Lanka (0,12), Filipina (0,13), Thailand (0,18), India (0,23), dan Kamboja (0,26).

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.218
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.007

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.196 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it