Country Brand-Strength Index for G7 Countries and Turkey
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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