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Enregistrement W3113268709 · doi:10.17816/snv202091105

A rating analysis of the APEC countries on the basis of sustainable development indicators

2020· article· en· W3113268709 sur OpenAlexaboutno aff
Natalya Ivanovna Zaznobina, David B. Gelashvili, Timur Mikhailovich Abdulkhakov, Vadim Andreevich Golubkov

Notice bibliographique

RevueSamara Journal of Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueQuality of Life Measurement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSWOT analysisSustainable developmentChinaCommissionFunction (biology)Strengths and weaknessesBusinessRegional scienceEconomic growthEnvironmental planningEnvironmental resource managementEconomicsGeographyPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a rating analysis of socio-ecological and economic systems (SEES) of the APEC countries on the basis of sustainable development indicators. For an objective analysis and a correct comparison of different-sized sustainable development indicators proposed by the UN Commission on sustainable development and the World Bank the information folding procedure has been used which provides the use of a generalized desirability function. The calculated values of a generalized desirability function allowed to assess the socio-ecological and economic status of the APEC countries. The rating of the studied countries for 2007-2016 is as follows: New Zealand Peru Australia Chile Canada Russia Malaysia Mexico Thailand Philippines Vietnam Indonesia USA Republic of Korea Japan Singapore China. The SWOT analysis has revealed strengths and weaknesses, identified threats and promising opportunities for environmental, economic and socio-demographic development of the APEC countries as a single regional entity. The rating of the countries made on the basis of a set of sustainable development indicators with the use of a generalized desirability function is confirmed and analytically explained by the SWOT analysis which is considered to be a method of strategic planning of regional development.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,264 · 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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