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Enregistrement W1564081126

Crisis and adaptation in East Asian innovation systems : semiconductors in Taiwan and South Korea

2001· article· en· W1564081126 sur OpenAlexaff
William W. Keller, Louis W. Pauly

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Industrial and Economic Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLEAPSFinancial crisisCompetitive advantageBusinessVulnerability (computing)Adaptation (eye)East AsiaEconomic geographyDevelopment economicsEconomicsPolitical scienceChinaMarketingFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, both South Korea and Taiwan have made remarkable leaps in the development and production of semiconductors--the core element in burgeoning global telecommunications, computer, and computer equipment industries. Although many aspects of their sectoral industrial strategies have differed, both countries are now moving aggressively to adapt their semiconductor industries to turbulent global markets. In the wake of a severe regional financial crisis that began in 1997, this case study compares and contrasts continuing processes of adaptation among primary semiconductor manufacturers in the two countries. The crisis had observable effects, especially in Korea, but it was not deep enough to force fundamental adjustments in either country. In the early days of the industry in both places, a sense of vulnerability—the need to come from behind—gave rise to quite different corporate structures and attendant strategies. Remarkable differences persist in the ways in which South Korean and Taiwanese semiconductor firms are seeking new advantages in rapidly changing regional and global markets. Strategic change and structural continuity mark the attempt of two relatively small countries to stay competitive in a key industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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