ÜLKELERİN REKABET ÜSTÜNLÜĞÜ GELİŞTİRMESİ: MARKA GÜÇ ENDEKSİ ÇALIŞMASI
Notice bibliographique
Résumé
ÖZETGünümüzde, ülkeler güçlü markaları sayesinde uluslararası pazarlarda birbirleriyle rekabet etmektedir.Bu rekabetin ihracatta, doğrudan yabancı yatırım ile nitelikli insan gücünü çekmede ve turizm gelirlerini artırmada ön plana çıktığı görülmektedir.Geçmişte rekabet, sahip olunan üretim faktörlerinde yaşanırken, günümüzde katma değerli ürünlerin üretiminde, bu ürünlerin ihracatında ve nihayetinde ülkenin markalaşmasında yaşanmaktadır.Ülkelerin marka değeri, 1990'lı yılların sonundan itibaren çalışılmaya başlanan önemli kavramlardan biri olmuştur.Ülke marka değerinin ölçümüne ilişkin sınırlı sayıda akademik çalışmanın olduğu görülmektedir.Bu makalede G7 ülkeleri ve Türkiye için ihracat, doğrudan yabancı yatırım, turizm, göç ve yönetişim olmak üzere 5 farklı boyuttan oluşan, ankete dayalı Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi ile Ülke Marka Güç Endeksi hesaplanmıştır.AHP yöntemine göre, ihracatın bu boyutlar içinde en önemli ağırlığa sahip olduğu ve Kanada'nın hesaplanan marka güç endeksinde ilk sırada yer aldığı tespit edilmiştir.Endeks sonuçlarının, güçlü bir ülke markası inşası ve uluslararası piyasalarda rekabet gücünü artırmak için yapılacak çalışmalara ışık tutması hedeflenmektedir.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,028 |
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 ».