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Enregistrement W4298361435 · doi:10.18034/4ajournal.v2i1.15

Changing World Economic and Financial Scenario

2011· article· en· W4298361435 sur OpenAlex
Abdul Ghafoor Awan

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAsian Accounting and Auditing Advancement · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEconomic Growth and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial crisisChinaDebtPopulationPovertyAsset (computer security)EconomicsGeographyProductivityOrder (exchange)EconomyDevelopment economicsEconomic growthFinanceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dawn of the 21st century has changed the scene of the world economy and shifted the center of economic growth from the Western hemisphere to the Asian Continent. The global financial crisis of 2008 and the European debt crisis of 2010 have exposed the inherent weakness of G-7 economies, which are facing the challenges of twin deficits, falling productivity, rising debts, and an aging population. In contrast, the emerging economies particularly, China, India, and Brazil, have shown robust economic growth from 2000 to 2010. The objective of this paper is to measure the changes taking place in the world economy from 2000 to 2010 and their impact on asset allocation, employment, poverty, and allocation of resources. For this purpose, the author has selected total of 14 countries as a sample and divided them into two groups: G-7 and E-7. The G-7group Includes the USA, Germany, France, UK, Italy, Japan, and Canada while E-7 contains China, India, Brazil, Russia, Indonesia, Turkey, and Pakistan.
 The methodology used in the study is to compare different economic and financial indicators of these two groups of countries in order to obtain desired results. Mostly time series and cross-sectional secondary data, collected from the database of IMF, World Bank, US Federal reserves, relevant international research journals, and books, have been used. Different statistical techniques such as trend analysis and ratio analysis have been applied to measure the changes in selected variables. The results of the study are very encouraging. We found that increase in the national income of emerging economies has brought trickle-down effects and reduced poverty and inequality level in emerging economies. Only in China, about 400 million people have come out of the poverty trap due to rising employment opportunities. The share of E-7 economies in the world R & D has increased from14% in 2001 to 20.1% in 2007, while the share of G-7 economies has declined by 2.4% during the same period.
 The study found the declining trend of productivity levels in G-7 countries vis-à-vis E-7 countries. The anti-migrants policy of G-7 countries is one of the contributing factors to the decline of productivity. This study endorses the views of Blanchard (1997), David Romer (2001), Yuan Langwiler (2004), David C. Colander (2004), Andrew Glyn(2006), and John Hawksworth (2007) who contended that the USA will no more be a world economic power and China will likely to overtake her as world economic leader by mid of 21st century.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,615

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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