Unveiling the Power of Nation Branding: Exploring the Impact of Economic Factors on Global Image Perception
Notice bibliographique
Résumé
Nation branding, which demonstrates countries’ power on an international platform, has gained prominence in the literature in recent years. How countries can build their strategies around these factors and make themselves attractive has become an issue of increasing interest to countries in recent years. Increasing a country’s role in the political arena, making the country more attractive to tourists, increasing the volume of foreign trade and foreign direct investment, and making the country more attractive in terms of skilled labor will improve its reputation and image, as perceived by other countries. The main objective of the study is to investigate the impact of foreign direct investment, tourism expenditure, human capital, and export on nation branding in the ten countries with the highest value in nation branding (USA, Germany, China, Japan, England, France, Italy, Canada, India, South Korea) applying the dynamic panel data model for the period 2010–2020. In the present study, we use the cross-sectional dependence, the slope homogeneity test, the CIPS unit root test, and the Generalized Method of Moments (GMM) method, one of the dynamic panel data methods. This study examined the factors involved in nation branding and found a positive and statistically significant relationship between exports, foreign direct investment, tourism, human capital, and nation branding.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».