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Enregistrement W1898173772 · doi:10.5539/mas.v9n12p213

Corruption and its Influence on Economy with Focus on Inflow of Foreign Direct Investment

2015· article· en· W1898173772 sur OpenAlexvenueno aff
Petr Procházka, Mansoor Maitah, Aleš Pachmann

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpan (engineering)Structural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="zhengwen"><span class="hps"><span lang="EN-US">This paper evaluates the</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">impact</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">of corruption on</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">economic sphere</span></span><span lang="EN-GB">, with special </span><span class="hps"><span lang="EN-US">emphasis on</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">inward foreign direct investment</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">(FDI</span></span><span lang="EN-GB">), as </span><span class="hps"><span lang="EN-US">investment is one</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">of the main factors</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">of economic performance</span></span><span lang="EN-GB">. </span><span class="hps"><span lang="EN-US">The impact of</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">corruption</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">on</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">FDI inflows</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">is</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">studied</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">globally</span></span><span lang="EN-GB">.</span><span class="hps"><span lang="EN-US">Based on the research</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">of contemporary literature</span></span><span lang="EN-GB">, it was found </span><span class="hps"><span lang="EN-US">that the</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">level of corruption</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">has</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">not clear negative</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">impact on</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">FDI</span></span><span lang="EN-GB">, </span><span class="hps"><span lang="EN-US">what is leading</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">to the formulation</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">of the research</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">objectives of this work</span></span><span lang="EN-GB">.</span><span class="hps"><span lang="EN-US">The results confirm</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">the</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">88 countries</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">for the years</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">2000, 2005</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">and 2011</span></span><span lang="EN-GB">, </span><span class="hps"><span lang="EN-US">the existence of a</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">negative relationship between</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">the level of corruption</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">and</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">FDI inflows</span></span><span lang="EN-GB">, this is a </span><span class="hps"><span lang="EN-US">statistically</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">significant relationship</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">and it is</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">this relationship further</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">quantified</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">within the</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">regression model.</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">In conclusion</span></span><span lang="EN-GB">, it is proposed </span><span class="hps"><span lang="EN-US">to include additional</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">explanatory</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">variables</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">in addition to</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">the degree of corruption</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">to understanding the causes</span></span><span class="hps"><span lang="EN-US">FDI inflows.</span></span></p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
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