Notice bibliographique
Résumé
The Saudi Arabian economy has been based on the exports of petroleum products for the last years.External environment factors affect demand and the revenue of exports of the petroleum products of Saudi Arabia.There is a need to develop other sources of economic contribution to hedge against the revenue fluctuations of petroleum exports due to the external business environment or uncontrollable factors.This research aims to focus on measuring the non-oil economic contribution to the GDP of Saudi Arabia, rather than the oil revenue contribution, comparatively.The secondary data used in the study were obtained from the Saudi Arabian Monetary Authority (SAMA) for the years 2010-2024.FBI (Fixed base index numbers), CBI (chain base index numbers), CV (Coefficient of Variation), and ATGR (Average Trend Growth Rate) are applied to get the trend and abnormality of variability of data.FBI measures the change in the value of a variable in the context of one fixed base year, while CBI measures it in the context of the previous year.ANOVA (Analysis of Variance), EWATGR (Effective Weighted Average Trend Growth Rate), and PEWATGR (Proportional Effective Weighted Average Trend Growth Rate) are applied to get the significant differences among the growth trends, growth rate of unequal components of a variable, and proportional contribution.In this study, data from a few categories are compared using a clustered column chart.It is inevitable to focus on agriculture, forestry, and fishing; other mining and quarrying; electricity, gas, and water by the Ministry of Environment, Water and Agriculture; and the Ministry of Energy of Saudi Arabia to enhance the quantitative proportional contribution for non-oil GDP to shift the oil economy to a non-oil economy.The Saudi government may apply lower rates of taxes on the goods and services identified as zero-rated, to enhance the proportional contribution of the net taxes on products.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».