Recent Topical Research on Global, Energy, Health & Medical, and Tourism Economics, and Global Software: An Overview
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents an overview of recent topical research on global, energy, health & medical, and tourism economics, and global software. We have interpreted “global†in the title of the Journal of Reviews on Global Economics to cover contributions that have a global impact on economics, thereby making it "global economics". In this sense, the paper is concerned with papers on global, energy, health & medical, and tourism economics, as well as global software algorithms that have global economic impacts. The topics covered include re-opening the Silk Road to transform Chinese trade, education and skill mismatches, code of practice and indicators for quality management of official statistics, projections of energy use and carbon emissions, multi-fuel allocation for power generation using genetic algorithms, optimal active energy loss with feeder routing and renewable energy for smart grid distribution, demand for narcotics with policy implications, computer technology to improve medical information, heritage tourism, ecotourism impacts on the economy, society and environment, taxi drivers' cross-cultural communication problems and challenges, hybrid knowledge discovery system based on items and tags, game development platform to improve advanced programming skills, quadratic approximation of the newsvendor problem with imperfect quality, classification of workflow management systems for emails, academic search engine for personalized rankings, creative and learning processes using game-based activities, personal software process with automatic requirements traceability to support start-ups, and comparing statistical and data mining techniques for enrichment ontology with instances.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».