Analysis of the Prosperity Performances of G7 Countries: An Application of the LOPCOW-based CRADIS Method
Notice bibliographique
Résumé
The prosperity policies and strategies of major economies have the potential to significantly influence both the global economy and the prosperity of other nations. Therefore, the assessment of the prosperity performance of major economies holds paramount importance. In this context, the primary aim of this research is to evaluate the prosperity performance of G7 countries using the LOPCOW-based CRADIS method, leveraging sub-component values from the Legatum Prosperity Index. The secondary objective is to examine the relationship between a country's prosperity performance assessed through the LOPCOW-based CRADIS method and its quantifiability within the Legatum Prosperity Index (LPI) framework, as well as its associations with other Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methodologies. The findings reveal the ranking of countries' prosperity performance as follows: Germany, the United Kingdom, Canada, Japan, the United States, France, and Italy. Additionally, an assessment of the average prosperity performance of these countries highlights that the United States, France, and Italy perform below the established average. Consequently, it is imperative for these nations to enhance their prosperity performance to make a more substantial contribution to the global economy. Furthermore, sensitivity and discrimination analysis suggest that countries' prosperity performance can be quantified within the LPI framework. Another noteworthy observation is the strong resemblance of the LOPCOW-based CRADIS method to the MEREC-based CRADIS and the LOPCOW-based MARCOS methods
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».