A modified generalized estimating equation approach for simultaneous spatial durbin panel model: Case study of economic growth in ASEAN countries
Notice bibliographique
Résumé
This article briefly explains the simultaneous spatial durbin panel (SSDP) model. The study of the SSDP model is substantial because it can explain the interaction between geographic units, is more informative, diverse, efficient, exhaustive, and accurate in reaching conclusions that influence the policy determination. This article’s intention is to derive a parameter estimation method from the SSDP model using a modified generalized estimating equation approach, which is then used to model economic growth in ASEAN nations. This article compares the SSDP model with rook contiguity, 2-nearest neighbors, and a customized spatial weighted matrix in relation to an independent, first-order autoregressive, exchangeable working correlation structure. To model economic growth in ASEAN countries, a customized weighted matrix with first-order autoregressive and exchangeable working correlations is chosen based on the CIC value. The parameter analysis outcomes indicate: 1) it is a significant spatial dependence among ASEAN countries; 2) it is a significant simultaneous interaction among the gross domestic product (GDP) and foreign direct investment (FDI); 3) GDP has a greater influence on FDI than FDI does on GDP; 4) The economic growth is directly affected by the labor force total; and 5) trade openness has a direct effect on FDI.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».