Pengaruh Saudi Vision 2030 dan Agenda Foreign Direct Investment(fdi) Arab Saudi di Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Saudi Arabia is a rich country whose source of income is almost 90% comes from oil and gas. However, since December 2014 world oil prices plummeted to US $ 40 per barrel, previously had felt the world oil price above US $ 100 per barrel. In addition to the phenomenon of the world oil price drop caused by rising production of US Shale oil, the constellation of politics in the Middle East continues to heat up also trigger Saudi Arabia to reform its economy for Saudi Arabia off its dependence with oil by diversifying its economy and become a middle power country in the Middle East region And Arab countries. The Saudi Arabian Reform effort is contained in Saudi Vision 2030.Indonesia is one of Saudi Arabia's vital partners in realizing Saudi Vision 2030. The Saudi Arabian focus on economics in Saudi Vision 2030 is the Foreign Direct Investment Agenda (FDI). In analyzing the influence of Saudi Vision 2030 on the Saudi Foreign Direct Investment Agenda in Indonesia, this research uses a perspective of liberalism supported by the concept of the nation state and FDI theory. Saudi Vision 2030 has a positive influence on the increase of Saudi Arabian cooperation in the field of economy especially in the field of Investment, as seen from the visit of King Salman to Indonesia, the signing of 11 MoUs, Realization of Saudi Arabia Investment in the first quarter of 2017 showed a positive increase and optimistic will continue to rise Which is significant and also the investment policy that is constantly updated by both countries to facilitate each other and give comfort to invest.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».