Productivity Commissions: the new public policy tool of global competitiveness? The Argentina-Australia case.
Notice bibliographique
Résumé
The comparative analysis of long-term developments in Argentina and Australia is a historic issue in the academic fields. This may be due to the fact that both countries belong to the group of the so-called fortunate countries, for their availability of vast territorial areas (Australia with 7.7 million km 2 and Argentina with 2.8 million km 2 continental areas), low population rates (only about 24 million inhabitants in Australia and over 43 million in Argentina) and significant natural, agricultural and mineral resources. Brazil, China, the United States, Russia, India, Canada, the Democratic Republic of the Congo and even Indonesia are also large countries with immense natural resources. However, when considering the present value and the future potential of natural resources per capita, Argentina and Australia, together with Canada, clearly emerge as global leaders in the global context. Both countries are, geopolitically speaking, located in the so-called ends of the world, but currently, Australia, close to Southeast Asia, is heavily influenced by China economic dynamism. Moreover, both countries are the result of European colonization but by different kingdoms. Argentina was colonized by Spain in the mid-16th century while Australia was populated since the end of the 18th century by convicts sent by the British government (to relieve further overcrowding of British prisons), along with English, Scottish and Irish settlers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».