oecdstri数据库|在线图书馆_爱学大百科共计2篇文章
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1.科学网—中国ESCI收录期刊主要引文指标国际对比研究【方法】利用WoS数据库,收集并对比我国与英国、法国、美国、日本等G7国家以及韩国、印度、俄罗斯等新兴经济体国家2022年ESCI收录期刊的主要引文指标。【结果】我国ESCI收录期刊在影响因子、5年影响因子、即年指标、引用半衰期及综述篇均引文数方面的表现十分突出,在11个国家中位居第一;在期刊数量、论文数量、被引频次https://wap.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3563286&do=blog&id=1464506
2.美国国家科学技术委员会发布《数据基础设施互联互通的框架》建议据美国家科学技术委员会(NSTC)12月18日消息,NSTC发布《数据基础设施互联互通的框架》建议报告,旨在推进实验、知识、研究三大类基础设施融合发展,促进以数据驱动的交互式研究模式,推动人工智能等技术爆发式增长。本报告建议包括:由联邦层面发起交流平台;各机构间加快制定跨学科数据基础设施需求;各机构探索协同不同基础设施http://www.globaltechmap.com/document/view?id=44816
3.南京社区服务中心调研报告经管文库(原现金交易南京社区服务中心调研报告 社区服务中心 调研报告一、服务中心定义 住区不可是居住的功能,同时也是人们https://bbs.pinggu.org/thread-13242506-1-1.html
4.政策赋能数据要素配置与新质生产力国研网数据库[摘要] 文章将国家新一代人工智能创新发展试验区试点政策作为外生性冲击事件,基于2016—2022年的中国省级面板数据,实证检验该试点政策对新质生产力的影响效应及作用机制。研究发现:第一,试点政策显著促进了新质生产力发展,该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立。第二,数据要素配置在试点政策赋能新质生产力的过程中http://drc.hznet.com.cn/DRCNet.Mirror.Documents.Web/DocSummary.aspx?DocID=7676980&leafID=3027
5.Stata学习:国家风险国际指南库![ICRG]cd C:\Download\ICRG数据2022年 import exc ICRG经济金融政治1984-2022详细全, first clear drop Z-EU 加 drop in 5890/5943 destring *, replace egen EcoRisk = rowtotal(ForDebt-IntLiq) egen FinRisk = rowtotal(Inflation-CACC) egen PolRisk = rowtotal(GovStab-BureaucQual) replace EcoRisk = 50https://zhuanlan.zhihu.com/p/690830576
6.中国服务贸易出口成本及出口效率测算分析(国际贸易资料).doc中国服务贸易出口成本及出口效率测算分析(国际贸易资料) 文档信息 : 文档作为关于“经济、贸易或财会”中“进出口许可”的参考范文,为解决如何写好实用应用文、正确编写文案格式、内容素材摘取等相关工作提供支持。正文8924字,doc格式,可编辑。质优实惠,欢迎下载! 目录 TOC \o 1-9 \h \z \u 目录 1 正文 1 https://m.book118.com/html/2022/0608/6133242153004154.shtm
7.基于OECDSTRI数据库的分析《国际经贸探索》2018年01期目前涉及服务贸易开放的统计数据匮乏与测度的困难,使得建立合适的服务贸易政策评估框架及测度指标至关重要。文章基于OECD公布的STRI数据库,按照服务贸易政策的具体内容和分类,梳理出了"服务行业-政策领域-政策条款-具体措施"的四级评估框架,并从贸易提供方式(商业存在、自然人流动等)、市场准入和国民待遇等方面进行了分类https://mall.cnki.net/magazine/Article/GJTS201801001.htm
8.服务业现状(精选十篇)第一,STRI指数的建立标准是发达国家的标准,数据库中各项措施的选取也多以发达国家的法律法规为基础。在中国,根据《外商投资产业指导目录》对于那些鼓励类的外商投资产业,或存在的一些“超国民待遇”措施,STRI数据库中并没有涉及,而这些促进外商投资的措施和做法在一定程度上可能会降低STRI值。 https://www.360wenmi.com/f/cnkey44ig9f8.html
9.实验方法在教育经济领域应用研究新进展基于国际组织大规模测评数据库开展教育经济领域的大型实验,有利于提高教育领域因果推断的可信度,提升教育政策评估的科学性,从而推动教育事业发展。当前教育经济研究正经历一场全新的变革,大数据和人工智能(AI)技术的普遍应用拓展了教育经济领域的数据采集边界,使得教育研究https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDg2MTc5NQ==&mid=2650507854&idx=1&sn=98791602129a64bf3b0f7b10d286f3fb&chksm=bf73bc1550c3e1d2d30e9dc3773744ba328e3903f3db127321f7520983ff637cfa521eec820c&scene=27