Dataset of the Global Rock Phosphate Trade Network (GRPTN) Bilateral Flows and Socio-Economic Covariates (2015-2020)

Este estudio examina la estructura dinámica y los mecanismos evolutivos de la Red Global de Comercio de Fosfato de Roca (GRPTN, por sus siglas en inglés) durante el periodo 2015-2020. El conjunto de datos integra flujos comerciales bilaterales de 155 países (Código SA 2510), a partir de registros de...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Gutiérrez Moya, Ester, Lozano Segura, Sebastián, Adenso-Díaz, Belarmino
Tipo de recurso: conjunto de datos
Fecha de publicación:2026
País:España
Institución:Universidad de Sevilla (US)
Repositorio:idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
OAI Identifier:oai:idus.us.es:11441/183303
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/11441/183303
https://doi.org/10.12795/11441/183303
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Comercio internacional de roca fosfórica
Análisis de redes complejas
Modelos de grafos aleatorios exponenciales temporales (TERGM)
Redes libres de escala
Persistencia y estabilidad comercial
Rock phosphate international trade
Complex network analysis
Temporal Exponential Random Graph Models (TERGM)
Scale free
Persistence and stability
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spelling Dataset of the Global Rock Phosphate Trade Network (GRPTN) Bilateral Flows and Socio-Economic Covariates (2015-2020)Gutiérrez Moya, EsterLozano Segura, SebastiánAdenso-Díaz, BelarminoComercio internacional de roca fosfóricaAnálisis de redes complejasModelos de grafos aleatorios exponenciales temporales (TERGM)Redes libres de escalaPersistencia y estabilidad comercialRock phosphate international tradeComplex network analysisTemporal Exponential Random Graph Models (TERGM)Scale freePersistence and stabilityEste estudio examina la estructura dinámica y los mecanismos evolutivos de la Red Global de Comercio de Fosfato de Roca (GRPTN, por sus siglas en inglés) durante el periodo 2015-2020. El conjunto de datos integra flujos comerciales bilaterales de 155 países (Código SA 2510), a partir de registros de la Organización Mundial del Comercio (OMC). Para la modelización dinámica mediante TERGM, se incorporaron covariables nodales procedentes de la base de datos AQUASTAT de la FAO (superficie cultivada y valor añadido agrícola), así como covariables diádicas de la base de datos de gravedad CEPII (distancia geográfica, contigüidad y afinidad lingüística). Con el fin de garantizar la comparabilidad temporal, todas las variables monetarias fueron deflactadas utilizando el deflactor del PIB del Banco Mundial.Organización Industrial y Gestión de Empresas ITEP127: Ingeniería de OrganizaciónTEP216: Tecnologías de la Información e Ingeniería de OrganizaciónMinisterio de Ciencia e Innovación (MICIN). EspañaAgencia Estatal de Investigación. EspañaGutiérrez Moya, EsterGutiérrez Moya, EsterGutiérrez Moya, EsterLozano Segura, SebastiánAdenso-Díaz, Belarmino2026info:eu-repo/semantics/datasetDatasettext/csvtext/csvtext/csvtext/plainhttps://hdl.handle.net/11441/183303https://doi.org/10.12795/11441/183303reponame:idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevillainstname:Universidad de Sevilla (US)InglésPID2021-123515NB-I00info:eu-repo/semantics/openAccessoai:idus.us.es:11441/1833032026-06-17T12:51:07Z
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