Is India Really Competing with China on a Macro Economic Base
Notice bibliographique
Résumé
Macroeconomics has been aptly defined as “the study of the major economic ‘totals’ or aggregates-- total production (GNP), total employment and unemployment, the average price level of all goods and services, the total money supply, and others” (Gordon, 1978). The word macro is derived from the Greek word macros meaning large The economy of India has seen rapid growth in recent years. Spurred by good domestic demand, steady and significant reforms, lower crude prices and increased skilled labor India is the fastest growing economy among the BRICS nations. Another Asian country which is also in the fast lane with respect to macroeconomic growth is China. China’s growth has primarily been attributed to a sharp sustained increase in productivity accompanied by increase in capital accumulation, improved infrastructure and cheap labor force (Hu & Khan, 1997). Both India and China have emerged as significant forces in the global economy over the last two decades. Both countries are geographically very large and have a huge population. Both countries have also achieved remarkable rates of economic growth and poverty reduction since 1980,with India doubling its per capita GDP and China posting a seven fold increase in its per capita GDP (Bosworth & Collins, 2008) .A PWC report titled “World in 2050” predicts China and India to be world leading powerhouse economies by 2050.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».