MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1832841084 · doi:10.3968/j.css.1923669720120803.3014

The Research of Regional Collaborative Innovation Mode in China: Based on Principal Component Analysis

2012· article· en· W1832841084 sur OpenAlexvenueno aff
Wei Song, Shuliang Zhao

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economic and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaRegional innovation systemMode (computer interface)Government (linguistics)Principal (computer security)BusinessKnowledge managementQuantitative analysis (chemistry)Empirical researchRegional scienceComputer sciencePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research on regional innovation is fully developed by many researchers for these thirty years. We can found from prior researches that regional innovation subjects are the enterprise, universities, research institutions, government and intermediary organizations, and each has different functions and effects. But previous quantitative researches are mostly focused on regional innovation environment, innovation ability and the relationship between some factors and regional innovation ability, the qualitative researches about behaviors of innovation subjects is lack. So this paper will apply the principal component analysis and point out what is the mode in each region in China. This paper will supply other researchers a new method to analysis regional innovation. This paper divided into six parts: Introduction, Related researches, Index selection, Empirical research, Conclusion, Limitations. Key words: Regional innovation subjects; Collaborative innovation; Principal component analysis; Regional innovation mode

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian social scienceMême sujetRegional Economic and Spatial AnalysisTravaux en français237 207