Bibliographic record
Abstract
Malgré les études de plus en plus nombreuses sur l’attrait des pays, qui abordent un vaste éventail de domaines de recherche, très peu d’efforts ont été réalisés en ce qui concerne la conceptualisation de cette idée dans l’administration publique. Dans le présent article, nous tentons d’enrichir les études déjà réalisées en précisant le concept et en opérationnalisant ses dimensions multiples pour expliquer les effets de l’attrait des nations sur la base d’un fondement théorique. Nous essayons, plus précisément, en examinant les études antérieures qui ont été menées dans les recherches sur le commerce international, le tourisme et la migration, de réorganiser les éléments constitutifs du concept pour créer un cadre multidimensionnel du point de vue du développement durable. Le concept se compose de trois sphères : l’attrait économique, social et environnemental. Le contexte théorique pour chaque effet dimensionnel est issu des théories du signal et de la puissance douce ( soft power ). Dans notre article, nous présentons une synthèse du concept destinée à couvrir tous les aspects des observations empiriques. Remarques à l’intention des praticiens Face à la concurrence grandissante suscitée par la mondialisation, il est impératif que chaque pays emploie des stratégies/politiques de marketing et de promotion afin de mieux se faire connaître, au niveau mondial, des parties prenantes, comme les entreprises, les clients, les citoyens, les touristes et les migrants qualifiés. Les chercheurs dans l’administration publique et les décideurs doivent par conséquent prendre en considération la notion d’attrait du pays, l’élément central de la puissance douce d’un pays, cette idée pouvant jouer un rôle essentiel dans l’amélioration de l’efficacité des stratégies et des politiques des pays dans les différents domaines de la concurrence internationale.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".