Notice bibliographique
Résumé
E-commerce has evolved as a generation of technology that provides consumers and industries with the belief to process transactions. While China has gone through a period of pandemic, China's GDP in e-commerce has been growing steadily. In the forecasting model, there is an upward trend in the top five industries in China. And the larger percentage of wholesale and retail industries represents their importance in the future. Therefore, this paper will investigate the impact of e-commerce on China's economy by building two linear regression models. In building the linear regression models to find the relationship, different control variables are selected from various aspects, such as labor force, natural population growth rate, number of employed people and the proportion of enterprises with e-commerce transaction activities, to study their effects on the relationship between e-commerce and China's GDP. Through the research analysis, it is found that e-commerce has a significant positive impact on the Chinese economy, and securing the per capita disposable income of the population helps to promote the development of e-commerce, thus better promoting China's economic development for the better. Finally, this paper gives suggestions from both enterprise and government levels. Enterprises should develop suitable business strategies to meet consumers’ needs better. On the one hand, the government should encourage residents to consume while protecting consumers' rights and interests. On the other hand, the government should encourage enterprises to innovate and make appropriate policies to help them develop better.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».