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Enregistrement W3200137793 · doi:10.35692/07183992.14.2.8

Country Brand-Strength Index for G7 Countries and Turkey

2021· article· en· W3200137793 sur OpenAlexaboutno aff
Kübra Ulutaş

Notice bibliographique

RevueMultidisciplinary Business Review · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndex (typography)Analytic hierarchy processOrder (exchange)TourismForeign direct investmentBusinessValue (mathematics)Production (economics)Corporate governanceMarketingEconomicsGeographyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Even though, in the past, competition depended on the factors of production possessed, today it depends on the production of value-added goods, their export, and finally, branding of the country today. Since the late 1990s, the brand value of countries has been an important concept that has been studied. Current academic literature is deprived of weighting sub dimensions of country brand strength index and compare index values by years. Having an import-ant role in academic literature, Fetscherin (2010) identified five dimensions of the country brand strength index as export, tourism, foreign direct investment, migration and governance, but not giving any weighting to sub dimensions. In order to contribute to current country brand index literature, sub-dimensions of the index are weighted with the help of the analytical hierarchy process (AHP) method, comparing 2010 and 2015. Therefore, the innovation of this paper is its weighting method and the comparison of index values by years. The Country Brand Strength Index (CBSI) is calculated for G7 countries and Turkey using the survey based AHP method, consisting of 5 different indi-cators: exports, foreign direct investments, tourism, immigration, and governance. According to the results, it is deter-mined that “exports” has the most important weight among those indicators with Canada leading the group with the best index value in 2010 and 2015. The aim of this study, which was conducted with limited resources, is to shed light on studies to be carried out in the future in order to establish a strong country brand and increase country competi-tiveness in the international markets. In this respect, repetition of this research as regards to geographical and regional variations and performing qualitative and quantitative studies, incorporating different dimensions in the index such as culture, science and technology, will strengthen the academic literature in this field.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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