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Enregistrement W3113660699 · doi:10.5267/j.ijdns.2020.11.002

The effect of business regulation on social progress

2020· article· en· W3113660699 sur OpenAlexvenueno aff
Kenza Ghazaouni

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegression analysisVariablesHausman testControl variableVariable (mathematics)Fixed effects modelSample (material)Random effects modelEconometricsOrder (exchange)EconomicsPanel dataPublic economicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to determine the effect of business regulation on social progress. The dependent variable, social progress, was measured in terms of social progress index of the sampled countries. On the other hand, the independent variable, business regulation, was measured in terms of business regulation score. Consequently, the study used secondary data from a sample of 248 countries over a period of five years (2014-2018). In order to determine the appropriate model for analysis, the study conducted the Hausman test where it was established that the random effect model was more appropriate as compared to the fixed effect model. Using the Stata computer program to run multiple regression analysis of the random effect model, the study findings indicated that business regulation has a positive and significant effect on social progress as given across all the six models that were estimated in this study. However, the overall effect of regulation, as given by the estimated regression coefficients under the respective models, kept varying with the introduction of an additional control variable. These findings were in accordance with the study expectations that business regulation significantly affects social progress. Further, the findings implied that, governments should devote additional resources towards addressing the social indicators of progress to meaningfully improve the living standards of residents, instead of solely focusing on economic and environmental factors. On the other hand, considering that the current study did not categorize countries according to their levels of development, it recommends for further research to determine the effect of business regulation on social progress in low-income, middle-income, and high-income countries to allow for comparison of findings from countries that are at different levels of 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)0,019
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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