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Enregistrement W1036357591 · doi:10.31743/ppe.15405

Features of Academia-Industry Interactions in Nigeria from the Perspective of Manufacturing Firms

2010· article· en· W1036357591 sur OpenAlexfundno aff
John O. Adeoti, Foluso M. Adeyinka, Kolade Odekunle

Notice bibliographique

RevuePrzegląd Prawno-Ekonomiczny · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueUniversity-Industry-Government Innovation Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésPerspective (graphical)BusinessIndustrial organizationManufacturingEconomic geographyManufacturing engineeringMarketingEngineeringEconomicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contribution of academia to economic development depends on the extent to which firms are able to employ the knowledge they generate. This paper draws from the report of a survey of Nigerian manufacturing firms aimed at ascertaining the level and scope of firms’ interaction with the academia comprising of universities and public research institutes, and their implications for building local technological capability. The results of the study showed that while firms have used existing production processes to manufacture products that are new to Nigeria, R&D capability is still relatively weak. The academia took the least position in the perception of firms as source of knowledge that had resulted in new projects or completion of existing innovative projects. Firms generally perceive the quality of R&D in the universities and research institutes to be low, and hence depend largely on their limited in-house R&D. It thus follows that building local technological capability would require raising the quality of R&D in universities and research institutes, and active promotion of collaborative R&D projects between firms and universities/research institutes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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