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Enregistrement W6976965433 · doi:10.60692/rss28-b4s18

Analysis of Foreign Direct Investment Attraction in Vietnam Real Estate in the Pandemic Condition

2022· article· en· W6976965433 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater and Wastewater Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentReal estateInvestment (military)Foreign portfolio investmentVietnameseQuarter (Canadian coin)Real estate investment trust

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The economy of Vietnam is a socialist-oriented emerging market that heavily depends on agriculture, tourism, raw material exports, and foreign direct investment. Vietnam is industrializing and modernizing from a low starting point with weak and small economic resources. This is one of the huge obstacles to the development of Vietnam's economy. Therefore, mobilizing and leveraging foreign direct investment are very important. In the COVID-19 pandemic, many large international corporations and enterprises are looking for investment opportunities to diversify their supply chains and limit their overdependence on the Chinese market. Vietnam has emerged as one of the brightest candidates for this capital flow due to its success in epidemic prevention. While foreign direct investment has been declining globally, foreign direct investment in Vietnam has rebounded in the second quarter of 2020 and has been on an upward trend. The real estate market remained an active segment in the third quarter of 2020. This article uses comparison, logical and statistical analysis methods to study foreign direct investment in real estate in Vietnam. The contribution analyzes the factors that influenced the desire of foreign investors to invest in the Vietnamese real estate market, based on publicly available data sources of the Foreign Investment Agency, Vietnam Ministry of Planning and Investment; and the General Statistics Office of Vietnam. Solutions at the state level to stimulate investment in Vietnam are proposed.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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