MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4404425908 · doi:10.30525/2661-5150/2024-3-2

COMPARATIVE ANALYSIS OF THE GDP STRUCTURE OF THE G7 COUNTRIES: ECONOMIC DEVELOPMENTS AND TRENDS

2024· article· en· W4404425908 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia Antoci

Notice bibliographique

RevueThree Seas Economic Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsEconomic geographyDevelopment economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research article will examine the gross domestic product (GDP), which is one of the most widely used indicators of national economic performance. GDP represents the total output of a national economy over a specified period, with seasonal fluctuations duly adjusted. The most comprehensive measure of GDP is also adjusted for inflation, thereby enabling the assessment of changes in output rather than changes in the prices of goods and services. The significance of this indicator can be demonstrated by the fact that GDP is frequently employed to assess the relative size of national economies. Governments, financial market participants, and business leaders are most interested in changes in GDP over time, as reflected in annual growth or decline rates, because this allows them to make assumptions and develop plans for the future. The government uses previous years' GDP figures to formulate policies on interest rates, taxes, and trade policy. The study of GDP in the G7 countries is particularly important and relevant, as these countries represent the central government of the whole world, have a great influence on the economy, discuss global problems and develop solutions in the shortest possible time. The object of the study is the 7 members of the G7, namely: Canada, France, Germany, Italy, Japan, the United Kingdom, and the United States, while the subject is the basic indicators of the national economy of each individual country, analysed in the dynamics over the past 10 years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThree Seas Economic Journal→Même sujetGlobal Financial Crisis and Policies→Travaux en français237 207→