A Novel Country Classification System for Choosing International Business Locations
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a novel country classification system that rates the political economy risks of countries for the purpose of conducting international business. It is intended to provide investors, multinational companies, and business researchers a quick and efficient way of gauging the extent of political, economic, and legal risks associated with doing business in different countries. The study covers over 170 countries and identifies 24 country types. At the extremes are Type 1 countries (least risky) and Type 24 countries (most risky). Overall, the new classification system suggests that political economy risks associated with doing international business are relatively mild in Type 1, Type 3, and Type 4 countries. However, international businesses should temper their investment decisions with caution in Type 19, Type 20, Type 22, Type 23, and Type 24 countries due to high political, economic, and legal risks, especially Types 23 and 24 where these risks are excessive. At the same time, international businesses may want to refocus their attention to Type 11 countries who are now havens for international investments due to drastic reduction in political, economic, and legal risks associated with doing business. The twenty-four country types identified in this new classification system are time-invariant. Thus, countries may move up or down due to improvements or deteriorations in certain aspects of their political economy.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
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 ».