Using an integrated MCDM technique to assess the development of information and communication technologies in G7 countries
Notice bibliographique
Résumé
There is information and communication technology greatly helped various aspects of modern civilizations (ICT).Due to its rapid development and pervasive use across many industries, ICT in today's social and economic development makes a significant impact.Governments are continuously attempting to provide improved regulations and proposals to strengthen their ICT infrastructure, taking into account both the good and negative consequences.The fifth most important requirement for humans is knowledge.For sustainable development in this article as a measure of the importance of ICTs is estimated.It was investigated whether ICTs were important for sustainable development.It has also been assessed how other ICT components affect knowledge management.But in order to propose better policies, one must have a comprehensive understanding of both past and contemporary practices.In this sense, it is crucial to assess how well each nation is doing in terms of the advancement of information technology.This study uses an integrated MCDM approach to evaluate the development of ICT using social and economic factors.The G7 nations are assessed using actual data from OECD statistics as major industrialized countries to establish a realistic standard.This comparison of G7 country performance takes into account six significant variables, including Internet access, ICT employment, ICT goods export, ICT investment and ICT value addition.Results: The findings show that the United States and Japan are leading nations in ICT development, whereas Italy and Canada do poorly and need to strengthen their IT policies in order to perform better.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».