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Enregistrement W3108236920 · doi:10.32770/rbaos.vol251-58

SURVIVAL PLAN FOR JAPANESE LADIES FASHION AGING SOCIETY OF JAPAN

2020· article· en· W3108236920 sur OpenAlexaboutno aff
Noriyuki Suyama

Notice bibliographique

RevueReview of Behavioral Aspect in Organizations and Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Industrial and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife expectancyPopulation ageingQuarter (Canadian coin)DemographicsPopulationBusinessDistribution (mathematics)ChinaPlan (archaeology)Economic growthMarketingEconomicsPolitical scienceGeographySociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many obstacles to establishing successful international business relations, and many fashion industries are still in the process of building reputations outside of the country. Language barriers, differences in governmental policies and regulations, and insufficient market information are all significant obstructions. Thus, currently the main challenges of the Japanese fashion industry are to adapt its products and distribution methods to the changing demographic of an aging domestic population, and to expand and secure its international markets. On the other hands, the aging of Japan is thought to outweigh all other nations, with Japan being purported to have the highest proportion of elderly citizens. In 2014, people aged 65 and older in Japan make up a quarter of its total population, estimated to reach a third by 2050. The dramatic aging of Japanese society as a result of sub-replacement fertility rates and high life expectancy is expected to continue. Both because of challenging environment of overseas market in fashion business and because of unusual current and future demographics in Japan, this paper aims to investigate, focused on the ladies fashion business market in Japan and seek for how to survive and develop in the future.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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