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Enregistrement W3123319684

The Impact of Broadband Infrastructure on Economic Growth in Egypt and Some Arab and Emerging Countries

2011· preprint· en· W3123319684 sur OpenAlexaboutno aff
Mona Farid Badran

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2011
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBroadbandCompetition (biology)Telecom infrastructure sharingBusinessEmerging marketsForeign direct investmentBroadband networksOrder (exchange)TelecommunicationsQuarter (Canadian coin)The InternetIndustrial organizationInternational tradeInternational economicsEconomicsEngineeringFinanceGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infrastructure investments expansion typically adds to the productive capacity in an economy, and thus to its economic growth. Network industries account for between one–tenth and one-quarter of economy wide investments (OECD 2009 B). Telecom industry is one of the network industries, and broadband is a new technology that is widely used all over the world. It is the popular mode of access to the internet, as it refers to high speed internet access. This study aims at examining the impact of broadband infrastructure on economic growth in emerging countries and Arab countries. In addition, the impact of competition in telecom sector has been included in the growth equation estimated to control for the effect of competition in telecom sector, and thus broadband, on the economic growth in these countries. The empirical study reaches a conclusion in line with previous studies that there is a positive impact of broadband uptake on economic growth. In addition, the contribution of this paper is also in the construction of the competition index which was statistically insignificant, but became significant once we controlled for FDI as a percent of GDP. Thus, governments should create an enabling environment and open their markets for more competition in order to induce the establishments of more broadband and telecom networks in their respective 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)0,001
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 enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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