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Enregistrement W4413384586 · doi:10.54097/z12aav41

The Three Waves of Globalization: Evolution, Impacts, and Future Challenges

2025· article· en· W4413384586 sur OpenAlexaff
Guanxiang Huang

Notice bibliographique

RevueHighlights in Business Economics and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInternational Development and Aid
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobalizationEconomic geographyBusinessEconomicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalization has significantly shaped economic, political, and social structures over the past 150 years, evolving through three waves. This study examines the key drivers, major impacts, and comparative differences among these waves. The first wave (1870–1914), driven by industrialization, technological advancements, and trade liberalization, expanded global markets but reinforced colonial inequalities. The second wave (1944–1971), shaped by post-war reconstruction and the Bretton Woods System, promoted economic growth but was constrained by Cold War divisions. The third wave (1989–present) has been fueled by digital transformation, financial deregulation, and the rise of emerging economies, enhancing connectivity but also contributing to economic disparities, labor displacement, and environmental concerns. Comparative analysis highlights legal developments, gender inclusion, and corporate social responsibility (CSR), revealing progress in regulatory structures and workplace equality, though challenges remain. The study also explores current globalization challenges, including job insecurity, financial instability, and geopolitical tensions, proposing intergovernmental cooperation, policy reforms, workforce reskilling, and sustainability strategies as potential solutions. The findings suggest that balancing economic integration with social and environmental responsibility is crucial for ensuring equitable and sustainable globalization in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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