The influence of macroeconomic infrastructure on supply chain smoothness and national competitiveness and its implications on a country's economic growth: evidence from BRICS countries
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the intricate relationships between macroeconomic infrastructure, supply chain smoothness, national competitiveness, and economic growth within the BRICS nations—Brazil, Russia, India, China, and South Africa. This study adopts a quantitative approach with cross-sectional data to examine the interrelationships. The research confirms that macroeconomic infrastructure significantly influences supply chain smoothness and a country's economic growth, underscoring the pivotal role of infrastructure development in enhancing supply chain efficiency and fostering economic expansion. However, rejecting hypotheses regarding the direct impact of supply chain smoothness and national competitiveness on economic growth highlights economic growth dynamics' complex and multifaceted nature within the BRICS context. This study emphasizes the need for nuanced, context-specific strategies to address each BRICS nation's unique challenges and opportunities. Theoretical implications call for a more comprehensive theoretical framework considering the contextual factors influencing economic growth within BRICS countries. Practical implications highlight the importance of strategic infrastructure investments and comprehensive policy approaches that extend beyond isolated factors. Despite its contributions, this study has limitations, including simplifying complex economic relationships and needing more country-specific analyses. Future research should explore broader variables, non-linear relationships, and country-specific nuances to understand economic growth in the BRICS group better.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».