Sustainable Competitiveness: Application of Data Modeling to Identify Predictive Factors by Country
Notice bibliographique
Résumé
Competitiveness as a concept has had a significant impact on the development not only of individual companies, but also of the national and international economy. This article contributes to the analysis of competitiveness framed in the context of sustainability, responding to the call of the United Nations in relation to the Sustainable Development Goals (SDG), and more specifically in the framework of SDG 11, which mentions the importance of working in pursuit of “sustainable cities and communities”. The mixed-cut methodology starts from a conceptual inquiry into the competitiveness of states according to the World Economic Forum, highlighting its main components and a detailed examination of the associated indices to collect data that were later analyzed for the construction of models for understanding of the dynamics of the sustainable competitiveness index, thus contributing to the knowledge of the main competitive advantages and disadvantages of the states in this matter. As a result, a factor analysis of 1196 country records is obtained, which, after being contrasted with structural equation models, allowed the identification of five factors with their respective regression values, thereby identifying classification scenarios by countries with their respective predictor variables. Finally is concluded that there are different variables such as intellectual capital, social capital, natural capital and governance that are needed for a better sustainable society. The methodology approach for this paper presents a novel KDD approach in order to have a more suitable and proper results.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».