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Enregistrement W4246523108 · doi:10.1002/itdj.20128

Factors affecting ICT expansion in emerging economies: An analysis of ICT infrastructure expansion in five Latin American countries

2009· article· en· W4246523108 sur OpenAlexaff
Ojelanki Ngwenyama, Olga Morawczynski

Notice bibliographique

RevueInformation Technology for Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation and Communications TechnologyLatin AmericansDeveloping countryEmerging marketsBusinessSocioeconomic developmentDeregulationSocioeconomic statusEconomicsEconomic growthPolitical scienceFinanceMarket economyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-quality information and communication technology (ICT) infrastructure is essential for developing countries to achieve rapid economic growth. International trade and the structure of the global economy require a level of integration that is achievable only with sophisticated infrastructure. Since the early 1990s, international institutions have been pushing developing nations to deregulate and heavily invest in ICT infrastructure as a strategy for accelerating socioeconomic development. After more than a decade of continued investments, some countries have still not achieved expected outcomes. Recently, the International Telecommunications Union (ITU) has called for empirical research to assess the performance and impact of ICT expansion in developing countries. In this article, we respond to this call by investigating factors affecting the efficiency of ICT expansion in five emerging economies in Latin America. Our findings demonstrate that deregulation is not enough to effect efficient ICT expansion, and we argue that existing conditions (economic factors, human capital, geography, and civil infrastructure factors) must also be considered. We conclude by asserting that policy makers can more easily realize socioeconomic development via ICTs if they consider these conditions while cultivating their technology strategies. © 2009 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,002
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations73
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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