Comparative Analysis of the Literature on Economic Growth in the Perspective of Advanced and Emerging Economies
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we have critically analyzed previous literature on economic growth with special reference to advanced and emerging economies in order to understand what research so far has been made by different researchers on various determinants and what they have opinion about the growth of these economies in future.The objective of this study is to investigate the phenomenon why do some countries record fast economic growth and why some other countries have stagnant situation in spite of all efforts, policy initiatives, latest technology, and human capital.For this purpose, we specifically selected G-7 countries and E-7 (Emerging economies).Then we analyze their specific economic indicators such as human capital, technology, aging population and its likely financial burden on the respective economies, ratio of working population to total population, manufacturing capacity and export potential.The advanced countries included in this study are the United States, United Kingdom, Germany, France, Canada, and Italy and Japan while emerging economies included into this study is China, India, Brazil, Russian Federation, Indonesia, Turkey, and Pakistan.After critical analysis of literature we conclude that economists have dismal view about the economic growth of advanced countries in future due to mounting high level of debt, income inequality, less revenue generating space, aging population and growing burden of social spending.In contrast, the economists who conducted research on emerging economies are very much optimistic about their consistent economic growth in future because they have younger working population, less debt burden, growing per capita income and living standard, big consumer markets, expanding middle class, increasing exports, and fiscal discipline.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».