Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».