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Enregistrement W1836997478 · doi:10.1596/1813-9450-5300

North-South Trade-Related Technology Diffusion : Virtuous Growth Cycles In Latin America

2010· book· en· W1836997478 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWorld Bank eBooks · 2010
Typebook
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpenness to experienceTotal factor productivityLatin AmericansCorporate governanceVirtuous circle and vicious circleValue (mathematics)EconomicsProductivityDeveloping countryDevelopment economicsInternational tradePolitical scienceEconomic growthMacroeconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the impact on TFP in Latin America and the Caribbean (LAC) and in other developing countries (DEV) of trade-related foreign R&D (NRD), education and governance. The measures of NRD are constructed based on industry-specific R&D in the North, North-South trade patterns, and input-output relations in the South. The main findings are: i) education and governance have a much larger direct effect on TFP in LAC than in DEV, while the opposite holds for the North's R&D; and ii) education and governance have an additional impact on TFP in R&D-intensive industries through their interaction with NRD in LAC but not in DEV. These interaction effects imply that increasing the level of any of the three policy variables - education, governance or openness - result in virtuous growth cycles. These are smallest under an increase in trade, education or governance, are stronger under an increase in two of these three policy variables, and are strongest under an increase in all three variables.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,164 · 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