Global Market Potential For Information Technology Products and Services
Notice bibliographique
Résumé
This report describes the use of market potential analysis as a strategic tool to identify market opportunities and make resource investments in countries and regions where they have the greatest potential long-term return.This tool is used to categorize leading and potential growth markets, identify drivers and barriers to growth, and quantify market potential for a set of IT products and services by country and region. Highlights of the report include:IT market opportunities are closely related to national wealth, yet there is a great deal of variance among countries at any given income level.These differences can be seen as evidence of inherent differences among countries that make some leaders and others laggards.But they also can be seen as evidence of untapped market potential.While developed countries such as Canada, Germany and Britain have more or less saturated PC markets, others such as Italy and Spain still have break-out potential.More important is the potential in emerging markets such as India, Indonesia and especially China, which could add another 50 million PCs to its installed base at its current income level.Relative penetration rates vary by country and product.The U.S. is a leader in PC adoption, but lags in cell phone and broadband, where Korea, Canada and others lead.Household market potential for IT products and services depends on average income but also on the distribution of income.Using product penetration curves over the income distribution, we can estimate actual and potential household market size for different products.Over 80 million households in the developing Asian economies will pass the $35,000 income level between 2000 and 2010, creating a massive new middle class of consumers.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».