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Enregistrement W3041256122 · doi:10.3390/jrfm13070146

An Empirical Investigation on Determinants of Sustainable Economic Growth. Lessons from Central and Eastern European Countries

2020· article· en· W3041256122 sur OpenAlexvenueno aff
Ioan Bătrâncea, Rathnaswamy Malar Mozi, Găban Lucian, Fatacean Gheorghe, Horia Tulai, Ioan Bircea, Mircea-Iosif Rus

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEnergy, Environment, Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentSustainable growth rateEconomicsGross domestic productPanel dataInvestment (military)Order (exchange)Gross fixed capital formationInternational economicsSustainable developmentCapital outflowCapital formationMacroeconomicsHuman capitalFinancial capitalFinanceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study focuses on the effects of imports, exports, financial direct investment inflow and financial direct investment outflow on sustainable economic growth expressed by various macroeconomic indicators (gross domestic product, gross domestic savings, gross domestic capital) using the least squares panel method. Sample data were selected for ten Central and Eastern European (CEE) countries and the time frame considered was 2005–2016. Generally, transitional economies have to incorporate strong savings and a steady capital formation in order to achieve higher economic growth via foreign direct investment. Results showed that the analyzed factors played a major role in the sustainable economic growth of CEE countries. Another important and valuable insight of this study is that the financial sector steers the process of achieving sustainable economic growth across CEE countries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations58
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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