ECONOMIC GROWTH IN G-7 COUNTRIES: AN EMPIRICAL ANALYSIS OF ITS DETERMINANTS
Notice bibliographique
Résumé
This study is an exploration of the key factors of economic growth among G-7 economies, including Canada, France, Germany, Italy, Japan, United Kingdom and United States, between the years 2000 and 2023. As economic giants of the world, a study on the sources of growth in these countries provides a good knowledge on the enhancement of long-term growth and development policies. The study identifies and estimates the role of investment, balance of trade, the participation of labor force, human capital index as a proxy of health and education and high-technology exports through dynamic panel-data estimation technique by means of the Generalized Method of Moments (GMM). The methodology takes into consideration country-heterogeneity as well as time dynamics in order to provide a sound and reliable outcome. The results affirm that investment and human capital are invariably robust factors in driving GDP growth with balance of trade being positively supportive as well. Also, the labor force participation and high-technology exports, which are statistically less significant in this model but show positive upward trends, have a potential in the future with the help of adaptive and innovation-friendly policies. Comprehensively, the findings point to the long-term viability of investment, education, and technology development on promoting inclusive, resilient, and sustainable growth in advanced economies.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».