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Enregistrement W2997958383 · doi:10.3390/math8010081

Fractional Dynamics and Pseudo-Phase Space of Country Economic Processes

2020· article· en· W2997958383 sur OpenAlexaboutno aff
J. A. Tenreiro Machado, María Eugénia Mata, António M. Lopes

Notice bibliographique

RevueMathematics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueComplex Systems and Time Series Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityConvergence (economics)Development economicsUnrestChinaPoliticsEconomicsGross domestic productEconomyProduct (mathematics)HegemonyGeographyPolitical scienceEconomic geographyMacroeconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the fractional calculus (FC) and pseudo-phase space (PPS) techniques are combined for modeling the dynamics of world economies, leading to a new approach for forecasting a country’s gross domestic product. In most market economies, the decline of the post-war prosperity brought challenging rivalries to the Western world. Considerable social, political, and military unrest is today spreading in major capital cities of the world. As global troubles including mass migrations and more abound, countries’ performance as told by PPS approaches can help to assess national ambitions, commercial aggression, or hegemony in the current global environment. The 1973 oil shock was the turning point for a long-run crisis. A PPS approach to the last five decades (1970–2018) demonstrates that convergence has been the rule. In a sample of 15 countries, Turkey, Russia, Mexico, Brazil, Korea, and South Africa are catching-up to the US, Canada, Japan, Australia, Germany, UK, and France, showing similarity in many respects with these most developed countries. A substitution of the US role as great power in favor of China may still be avoided in the next decades, while India remains in the tail. The embedding of the two mathematical techniques allows a deeper understanding of the fractional dynamics exhibited by the world economies. Additionally, as a byproduct we obtain a foreseeing technique for estimating the future evolution based on the memory of the time series.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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