Relationship between Technology and Economic Growth
Notice bibliographique
Résumé
The study analyzes the relationship between technology and economic growth in Jordan during 2009–2018 and the data are treated via Views E program. ARDL methodology are used. Results showed a co-integration relationship between the study variables (computer use in general; computer use at work; and computer use in education, training, and economic growth) and the results presented that the deviation from long-term equilibrium is corrected using an error correction model which long-term corrected as a percentage correction (−0.06) each year from the short-term to the long-term and showed the results of the structural stability test of the (ARDL) model. It is a structural stability test for long and short-term coefficients, which showed that the data used in this study are free from any structural changes has stable parameters over time The study also used CUSUM's Squerse test, where the test results showed that the study model used is economically good and can be relied upon to anticipate economic solutions in Jordan according to the situation in the coming years, and among the most important recommendations of the study are the following: the need to encourage the use of technology in work, education, and training, and the need for expansion in using these technological means as a gateway to the digital economy and the digital state.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».