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Enregistrement W3161331621 · doi:10.1051/shsconf/202110601019

Building a digital economy (the case of BRICS)

2021· article· en· W3161331621 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSHS Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesРоссийский экономический университет имени Г.В. Плеханова
Mots-clésDigital economyCryptocurrencyBlockchainDigital transformationQuality (philosophy)Process (computing)BusinessProduct (mathematics)Knowledge economyEconomyEconomic systemEconomicsIndustrial organizationComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main direction of our research on building a digital economy includes the introduction of blockchain and cryptocurrency in the BRICS countries; advantages, obstacles, and prospects of the digital economy; the impact of robotization on the economic development of countries. The digital transformation of the economy of the BRICS group can be facilitated by the use of blockchain technology. The study identified the main advantages, threats and directions for the creation and use of a new cryptocurrency (BRICScoin) and blockchain technology by the BRICS countries. The digital economy is on the agenda around the world today, it is a new paradigm for the development of countries’ cooperation, and can become a driver of their economic growth. On the basis of the analysis, the advantages, obstacles and recommendations for the development of digital transformation in the BRICS countries were identified. Research in the development of robotics has revealed the benefits and challenges of this process. The use of a mathematical model made it possible to conclude that the growth of an existing fleet of industrial robots in the country affects the growth of its economy. The further development of robotics in the country will help increase its economic potential, product quality and export of innovative high-tech products.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,616

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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,187 · 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