Harnessing the potential of AI and data analytics for infonomics in developing countries: an architectural model and framework
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Infonomics applies economic principles to manage and use information as an economic asset. In today’s data-driven economy, information assets significantly contribute to economic growth. However, developing countries face challenges in realizing infonomics, primarily due to weak data infrastructure, privacy concerns and high technology costs. In light of these challenges, this study aims to present an architectural framework to optimize information assets for economic development. Design/methodology/approach This study uses a comprehensive literature review to identify best practices, practical insights and technological trends relevant to infonomics. The insights gained have informed the proposal of an architectural model and framework for implementing infonomics within artificial intelligence (AI) and a data-driven economy, particularly in the context of developing countries. Findings This research proposes an architectural model and framework for the efficient utilization of AI, data analytics and information assets within the field of infonomics to foster economic development in developing countries. The findings provide insights that enable these nations to strategically navigate the information landscape, thereby unlocking the latent value of information and advancing their progress toward sustainable development. Research limitations/implications The proposed model and framework emphasize the potential of infonomics in fostering economic growth. It also offers a systematic approach for developing countries to navigate the information landscape effectively. In this context, the findings clarify that the previously untapped value of information can lead to achievable outcomes and serve as pathways for sustainable growth. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is a crucial first step in unlocking the potential of AI, data analytics and information assets as drivers of innovation, competitive advantage and economic prosperity in developing countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».