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Enregistrement W2543146833

ICT Institutional Framework in the Americas Region

2016· article· en· W2543146833 sur OpenAlexaboutno aff
Márcio Iório Aranha, Flavia Oliveira, Rafaela Lobo Falcão, Nathalie Gazzaneo

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyLatin AmericansRevenueJurisdictionInformation and Communications TechnologyPolitical scienceEconomic growthRegional scienceEconomyDevelopment economicsBusinessEconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper builds on the federal indicator used by the ICT and development literature to answer the research question on what indicators better represent ICT institutional background in the Americas Region (Central America and the Caribbean Islands, North America and South America). Its main underpinnings are the concept of information revolution and the methodology put forward by the Telecommunications Law Indicators for Comparative Studies (TLICS) Model. Six sets of federal indicators on revenue, fiscal transfer, regulatory jurisdiction, adjudication, planning, and media content regulation are put together to compare ICT federal environment in the Americas Region as a groundwork for ICT comparative research. The empirical universe of the paper encompassed twenty-six countries from the Americas Region, that form a potpourri of twenty officially unitary countries – Belize, Bolivia, Chile, Colombia, Costa Rica, Cuba, Dominican Republic, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Haiti, Honduras, Jamaica, Nicaragua, Panama, Paraguay, Peru, Suriname, Trinidad and Tobago and Uruguay – and six federal countries – Argentina, Brazil, Canada, Mexico, United States and Venezuela – that account for the most representative countries of the Caribbean Islands and all countries of Central, North, and South America apart from Guyana. The article is organized in three main parts. A brief description of the paper assumptions is performed in the first part. The second part applies TLICS variables to sets of the aforementioned states. The third part delves into the comparison of the states analyzed by means of categorizing the differences and commonalities revealed by more than one thousand variables collected in the legal and institutional framework of those countries and finally summarized in the ICT federal index (IFI) and ICT unitary index (IUI). We also tested the association between federalism as the outcome and each of the independent (explanatory) variables proposed by TLICS model by applying statistical tests of significance (Fisher exact test and relative risk). The only ICT variable significantly associated with a country being classified as a federal state is tax in the telecom, broadcast, broadband and e-commerce sectors. As a main outcome, based on data collected from the institutional background and legal frameworks of those countries, we found clusters of federal commonalities in federal and unitary countries of the region. With that, we proposed two indices that better represent federal and unitary institutional backgrounds: The ICT Federal Index (IFI); and the ICT Unitary Index (IUI). They provide a real picture of their institutional background for ICT and development comparative purposes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

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Publié2016
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