G20, Social Science, Environmental Science, Economics, Econometrics and Finance Research Trend
Notice bibliographique
Résumé
The G20 is a multilateral cooperation forum consisting of 19 major countries and the European Union (EU) which has a middle to high income class, developing countries to developed countries. G20 members consist of countries from various regions of the world. United States, Canada, Mexico, Argentina, Brazil, United Kingdom, Germany, Italy, France, Russia, South Africa, Saudi Arabia, Turkey, China, Japan, South Korea, India, Indonesia, Australia and the European Union. In the G20 Indonesia became one of the 5 strongest economies in Asia Pacific, including: (1) China GDP 14.72 trillion US dollars (2020) Area 9.597 million km2 Population 1.402 billion people (2020) China's largest economy from manufacturing, services, and agriculture. SCOPUS.COM analyze search results, Social Science, Environmental Science, Economics, Econometrics and Finance 22,997 documents result since 1974 to 2022, all field article. So today in good trend of research and publication in Social Science, Environmental Science, Economics, Econometrics and Finance. Compare top 15 affiliations, dominant affiliations from China and Malaysia, the best 3 affiliations are Beijing Institute of Technology 318 documents; Xi'an Jiaotong University 227 documents and Southwestern University of Finance and Economics 211 documents. Still no Indonesia research institution in top 15 of the list. Compare top 15 affiliations, the best 3 countries are China, USA and UK. In ASIA and ASEAN, Indonesia under China, Pakistan and Malaysia. So this is real challenge for Indonesia research institution to expand their research in Social Science, Environmental Science, Economics, Econometrics and Finance, trend in 2010-nowadays
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».