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Enregistrement W4323314130 · doi:10.3390/su15054604

Analysis of Countries in Terms of Artificial Intelligence Technologies: PROMETHEE and GAIA Method Approach

2023· article· en· W4323314130 sur OpenAlex

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

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)ChinaCompetitive intelligencePrivate sectorInvestment (military)Index (typography)Economic growthBusinessArtificial intelligenceEngineeringPolitical scienceMarketingEconomicsComputer sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artificial intelligence development and research leaders in business, industry, and nations gain a major competitive edge. Additionally, it is clear that nations with a well-established national artificial intelligence policy have an edge over others, both technologically and economically. To further their artificial intelligence capability, nations also seek to develop a strategy, vision, structure, and working environment that encourages collaboration between the public sector, private industry, and educational institutions. Artificial intelligence is thought to be a tool that will help bridge the gap between powerful and developing countries growing in the future. Using data from “The Global AI Index” for 2021, this study aims to examine and analyze the present state of artificial intelligence management in 62 nations in terms of talent, infrastructure, business environment, development and research government policy, and commercial efforts. The research used PROMETHEE, which is widely used in multi-criteria decision-making evaluations, and its geometric representation, the GAIA plane. This study also found that the United States of America is the world leader in artificial intelligence (AI) research and development as well as AI investment. The United Kingdom, China, Israel, Canada, the Netherlands, South Korea, and Germany all rank well. China is rapidly catching up to the USA. At the very bottom of the list are nations such as Armenia, Kenya, Egypt, South Africa, and Pakistan. Turkey’s values are more similar to those of nations towards the bottom of the list than of those in the top half. There is a significant gap between the top three countries and the rest of the world in all parameters included in the survey. Except for the ‘State Strategy’ category, Turkey scores quite low compared to the top-performing countries. Decision makers are expected to address the identified global challenges of the study by creating a more comprehensive national AI strategy, both financially and in terms of content.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,284 · 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