Constructing digital economy acceptance index (DEAI): A comparative analysis of developed and developing countries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The digital economy is a phenomenon that has emerged in today's modern era. Digitalization is expected to be able to support the progress of the economic aspect. However, it turns out that not all people in parts of the world are able to keep up with this change in the phenomenon of economic digitalization. This study aims to identify, classify, and analyze the factors that influence the conditions of acceptance of the digital economy in developed and developing countries as measured through the Digital Economy Acceptance Index (DEAI). This research used a quantitative approach with research objects from countries in the world during the past years. The methods used in this research are composite index and multivariate statistical cluster analysis. The results showed that countries with high DEAI consisted of the United States, Canada, Japan, Australia, New Zealand, Austria, Belgium, Denmark, Finland, France, Germany, Ireland, Netherlands, Spain, Sweden, Switzerland, and Singapore. Countries with moderate DEAI consist of Greece, Italy, Portugal, Brunei Darussalam, China, Indonesia, Malaysia, South Africa, Libya, Brazil, Philippines, Thailand, Vietnam, Iran. As well as countries that have low DEAI, namely Cambodia, Myanmar, Egypt, Laos, India, Pakistan, and Sri Lanka.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle