Examining the Importance of AI-Based Criteria in the Development of the Digital Economy: A Multi-Criteria Decision-Making Approach
Notice bibliographique
Résumé
As one of the main pillars of global transformation in the contemporary world, the digital economy helps create new economic and business opportunities through new technologies. In addition to improving efficiency and reducing costs, this transformation plays a vital role in the economic growth and development of various countries. Artificial intelligence, as one of the key technologies in the development of the digital economy, has a profound impact on optimizing processes, increasing productivity, and enhancing customer experience. By processing big data and providing advanced analytics, this technology makes economic decisions faster and more accurately and affects various sectors of the digital economy. In this regard, 20 key AI-based criteria in the development of the digital economy were extracted from a review of previous studies and were placed in four general categories. The four general categories include structural, organizational, technological and economic. Hesitant Fuzzy Best Worst Method (HF-BWM) was used to rank the AI-based criteria in the development of the digital economy. “Investing in innovation (C16)”, “Potent processing capabilities (C1)”, “Process automation and intelligence (C11)”, “Identifying growth opportunities (C6)” and “Adapting business models to changes (C7)” ranked one to five, respectively. Managers in the digital economy should pay attention to investing in innovation and strengthening processing infrastructure to exploit new technologies and make more accurate decisions. Process intelligence, identifying new areas of growth and adapting the business model to market changes also help improve efficiency, reduce costs, exploit new opportunities and make organizations stable in the face of rapid changes and increasing competition.
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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 | 0,028 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».