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Enregistrement W4385225844 · doi:10.3390/su151411373

The Innovation-Based Human Development Index Using PROMETHEE II: The Context of G8 Countries

2023· article· en· W4385225844 sur OpenAlexaboutno aff
Weam Tunsi, Hisham Alidrisi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple-criteria decision analysisRanking (information retrieval)Index (typography)Context (archaeology)BenchmarkingOrder (exchange)Human Development IndexDeveloping countryBusinessComputer scienceOperations researchEnvironmental economicsEconomicsHuman development (humanity)MathematicsMarketingEconomic growthGeographyArtificial intelligenceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current Human Development Index (HDI) has a promising potential to consider further dimensions, the technological dimensions in specific, in order to absorb various innovational aspects whenever human development is to be benchmarked among countries. Hence, the innovation-based HDI was developed herein using one of the well-known Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques: the Preference Ranking Organization Method for Enrichment of Evaluations II (PROMETHEE II) considering a mixture of technological criteria, including the Global Innovation Index (GII) itself. The G8 countries, as leading countries worldwide, were investigated in this regard in order to attain such a benchmarking attempt. The model was formulated using seven criteria selected from the World Bank (WB) Open Data (such as High-technology exports as a percentage of manufactured exports, Research and development (R&D) expenditure as a percentage of GDP, and Trademark applications, …, etc.) along with the GII, for the purpose of conducting an MCDM-based evaluation model for the G8 countries. The results of the developed index affirm that the ranking of the G8 countries has distinctly been changed as a consequence of considering technological and innovational aspects, compared to the original HDI (i.e., USA +4—from 5th to 1st; Canada −4, from 2nd to 6th). By utilizing MCDM methods (including PROMETHEE II), this paper also affirms that an infinite number of indexes can be developed in the future by employing a huge number of WB indicators with respect to various MCDM approaches. Hence, international communities are in need of setting up commonly accepted guidelines in order to facilitate having a unified prioritization (i.e., unified preference) regarding the potential criteria and/or indicators to be considered globally for better sustainable development.

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 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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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