The NextWave of Expeditious Economic Growth (China, India, Brazil, South Africa and Russia)
Notice bibliographique
Résumé
Being a finance student what amazes me, and should really astound every \nindividual who has the slightest economic sense, is the nature and sheer pace of \nthe changing dynamic of the economies of this world. It will have a profound \nimpact on almost every financial decision made and in fifty years (or even \nless), the list of the world’s ten largest economies will look very different. The \nmight of United States of America (USA), Japan and Western European \ncountries like Germany and United Kingdom will slowly diminish and pave \nway for the next surge of dominance in the form of countries like China, India \nand Brazil. This notion, to my mind, is no longer a matter of opinion but \nincreasingly becoming a matter of fact. It is clear when India grows at around \n8% per annum while most industrialized economies contract. It is clear when \nChina manufactures more and more of what the world consumes. It is clear \nwhen the President of the USA tells students that ‘you are competing with the \nkids not only in your own country but in India and China’. \nThis dissertation attempts to highlight this change by reflecting on the many \nfacets of this proposition and giving an overall view of this exciting alteration \nin the world economy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,011 |
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 ».