Predicting Level of Development for Different Countries
Notice bibliographique
Résumé
It is well evidenced that development is a crucial aspect of any country. The demand of a country to be developed, it is necessary to concentrate on other aspects of economy like social and political development rather than just economic growth. In this paper our basic objective is to develop the model to predict the country’s development level on the bases of some social, economic and political indicators and also investigate the role of these indicators on development of a country. These indicators are primarily related to economic, health, education and governance. The development of a country is considered as categorical variable, the categories are already defined by United Nations Development Program (UNDP). These categories (highly developed, developed, developing and under developed) are based on Human Development Index (HDI). The data for this study is obtained for 186 countries from World Bank (WB) and UNDP for the year of 2010. Multilayer Perceptron (MLP) Neural Network Model is used for predicting the country’s level of development on the basis of economic, health, education and governance indicators, and the relative importance of these indicators in prediction. Our results show that the indicators; health, education and governance have greater effect on countries development level as compare to the economic indicators. From this investigation, it is suggested that developing and under developed countries should also concentrate on the health, education and governance to improve their development level rather than only increasing the economic indicators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».