Evaluation of Regional Innovation Networks: Based on Principal Component Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Regional Innovation Networks is becoming a main pattern in regional innovation and development. To figure out the characteristics of regional innovation networks, this paper is based on the sociology theory of networks relationship and structure analysis. It evaluates the whole situation of regional innovation networks of China and concludes that the degree of opening, the communication strength among the main innovation individuals within the region, the scale of the regional node, and so on, such kind of factors have great influences with the regional innovation networks. Above that, this paper also analyzes the reasons of existing problems and puts forward counterpart suggestions.Keywords: regional innovation networks; relationship; structure; principle component analysis Resume: Les reseaux regionaux d'innovation deviennent un motif principal du developpment de l'innovation et de l’economie regionales. Pour determiner les proprietes structurales et relationnelles des reseaux regionaux d'innovation, cet article analyse les caracteristiques des reseaux regionaux d’innovation en utilisant les theories sociologiques sur les relations et les structures de reseaux. Il evalue le niveau global des reseaux regionaux d’innovation en utilisant les methodes d’analyse des composantes principales et en conclu que le degre d’ouverture, l’intensite d’echanges entre les sujets d’innovation dans les reseaux regionaux et l’ampleur de noeud regional ont une influence importante sur les reseaux regionaux d'innovation. Sur cette base, l’article analyse egalement les problemes existants et en donne des propositions.Mots-cles: reseaux regionaux d'innovation; relations; structures; analyse des composantes principales
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».