HƯỚNG TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ SỐ, XANH VÀ BỀN VỮNG TRONG NGÀNH DỆT MAY: PHÂN TÍCH SO SÁNH ĐA QUỐC GIA
Bibliographic record
Abstract
Nghiên cứu này phân tích mức độ chuyển đổi số-xanh trong ngành dệt may của tám quốc gia (Canada, Đức, Hoa Kỳ, Nhật Bản, Trung Quốc, Ấn Độ, Việt Nam và Bangladesh) thông qua khung đánh giá tích hợp DGI-ESG (Digital-Green Integration và Environmental- Social-Governance). Kết quả cho thấy sự chênh lệch rõ rệt về năng lực số hóa và quản trị bền vững giữa các nhóm quốc gia. Các nước phát triển đạt mức tích hợp DGI-ESG cao nhờ nền tảng thể chế vững, hạ tầng công nghệ tiên tiến và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo xanh, trong khi các nền kinh tế đang phát triển vẫn đối mặt với hạn chế về dữ liệu, nhân lực và nguồn lực tài chính. Từ kết quả so sánh và phân tích radar, nghiên cứu đề xuất bốn nhóm khuyến nghị trọng tâm cho Việt Nam: (1) hoàn thiện thể chế và quản trị ESG, (2) đầu tư hạ tầng và công nghệ số xanh, (3) phát triển nhân lực và đổi mới sáng tạo, và (4) mở rộng hợp tác quốc tế và hội nhập thương mại xanh. Những giải pháp này giúp thúc đẩy tiến trình số hóa và xanh hóa ngành dệt may, hướng tới tăng trưởng bền vững và mục tiêu phát thải ròng bằng 0.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.067 | 0.012 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".