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Enregistrement W2883895980 · doi:10.4236/me.2018.97082

Identifying Strategic Development Objectives for African Countries Using Dominance-Based Rough Set Approach: The Poverty String Theory

2018· article· en· W2883895980 sur OpenAlexaff
Jean-Charles Marin, Bryan Trudel, Kazimierz Zaraś

Notice bibliographique

RevueModern Economy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRough Sets and Fuzzy Logic
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDominance (genetics)Ranking (information retrieval)Order (exchange)PoliticsPovertyEconomicsEconomic growthPolitical scienceComputer scienceFinanceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this article is to expose the results of a research using Dominance-based Rough Set Approach (DRSA) to help African countries and international organizations (both non-governmental organizations and governmental organizations), to identify economical, sociological, political and technological strategic objectives for international development. We hope that the results of this research will aid politicians and leaders to prioritize African countries strategic development objectives according to political, economical, sociological and technological (PEST) needs. In this study we use 23 various indicators to classify all the African countries according to the following three different categories: [A] African countries that are doing well according to the selected indicators; [B] African countries that need support to acquire category A status; [C] African countries ranked the lowest and needing special support with regard to the criterion or criteria considered. The three categories are delimited by tertiles obtained from the average ranking of countries. The chosen criteria are measured in order to provide decision rules based on this classification. These decision rules thus focus on the political, economic, sociological and technological needs of countries with respect to improve their development and classification. We strongly believe that by targeting these identified needs, this research will help the development of African countries, target and prioritize International funding, evaluate economic growth and sociological improvements. Our results, from both the correlation matrix and DRSA, clearly demonstrate that top priority should be given to analphabetism, school life and reducing the amount of adolescents pregnancies in order to improve both economically and sociologically. Also, our analysis of the African map belonging to the overall classification results, puts the light over the fact that most countries in category C are, geographically connected to one another, what we named the “Poverty String’’. This is the first research of a series of three articles using DRSA in identifying strategic objectives for international development. The second research will discuss the use of DRSA to identify strategic objectives for Bosnia Herzegovina as a potential candidate to the European Union. The third research will use DRSA to help define poverty for all the United Nations countries and propose decision rules for international development.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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