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Enregistrement W4378422594 · doi:10.31185/wjcm.55

The Effect of Internet Marketing on External and Internal Currency of the Country

2022· article· en· W4378422594 sur OpenAlexaboutno aff
Rafidah Mohamad

Notice bibliographique

RevueWasit Journal of Computer and Mathematics Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital marketingBusinessMarketingThe InternetAdvertisingOnline advertisingMarketing researchPromotion (chess)Digital economyComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital marketing is the marketing component used for the promotion of products and services through Internet and online-based digital technologies like desktops, mobile phones and other digital media and platforms. The manner in which brands and corporations used technologies for marketing has evolved in the 1990s and 2000s. As digital platforms have been more integrated into everyday marketing plans and more people are using digital devices instead of visiting physical shops, digital marketing campaigns have become prevalent, with combinations of Search Engine Optimisation (SEO), search engine marketing (SEM) and content marketing as well as influence marketing. Non-Internet digital marketing includes non-internet channels, such as TV, SMS and MMS, callback and hold-tones for the mobile ring. Digital marketing differs from online marketing through an extension to non-Internet channels. In the coming years, the U.S. Accounted for Over 27 percent of global market, while China accounted for a 13.9 percent growth. The U.S. digital advertisement and marketing industry is expected to hit US$87.1 billion by 2020. Canada actually accounts for 26.99 percent of the global economy. China, the second largest economy in the world, will register a CAGR of 13.9 percent and hit an expected market value of US$139.3 billion by 2027. The other prominent markets in terms of growth are Canada and Japan, both expected to rise by 6.9% and 8.9% respectively. Europe will increase at 7.9 percent CAGR and US$135.5 Billion in the industry by the year 2027. The work integrates the association factors and international reports analytics on the economical perspectives with Internet marketing on assorted aspects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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