MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312996566 · doi:10.37867/te140118

THE ANALOGY OF SUSTAINABLE COMPETITIVENESS OF SAARC AND G-SEVEN NATIONS

2022· article· en· W4312996566 sur OpenAlexaboutno aff
Saurabh Jain, Pankaj Parmeshwar Sharma, Dilipkumar Suthar, Suhaag Maheria, Jayvirsinh Vaghela

Notice bibliographique

RevueTowards Excellence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentIndex (typography)Developing countryCorporate governanceDevelopment economicsEconomicsEconomic growthBusinessPolitical scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the visionary thinking the sustainable development is must for the survival of future generation and humans. For the sustainable development the economy should have sustainable competitiveness. Therefore the main objective of this study is to compare the sustainability competitiveness of SAARC and G7 nations. To meet this objective the data has been collected from the official reports on global sustainability competitiveness index. The main five pillars of this index viz. natural capital, resource efficiency, intellectual capital, governance performance, and social capital are compared between nations and group of nations. To get statistically significant results the independent sample t-test, One-Way ANOVA, and Post-hoc Tukey test has been performed. In case of SAARC nations the results indicates that the Pakistan, Bangladesh, India, and Sri Lanka are having lower sustainability competitiveness as compared to the Maldives, Bhutan, and Nepal. In case of G7 nations the results indicates that the US, Italy, and Canada are having lower sustainability competitiveness as compared to the Japan, France, UK, and Germany. In further investigation of the data it is observed that the sustainability competitiveness of G7 nations is higher as compare to the SAARC nations. The results of this study will be helpful to the nations, NGOs, and several world organisations working for sustainable development of the nations and universe.

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 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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTowards ExcellenceMême sujetGlobal Trade and CompetitivenessTravaux en français237 207