From the Bubble to the Core. Long-Term Competitive Advantages for Emerging Markets through Innovation in the Extractive Industry
Notice bibliographique
Résumé
As dependence on the extraction of natural resources for three BRICS countries studied in this paper (Brazil, Russia and South Africa) seems inevitable in the short and even medium-term perspective, these countries will face the need for deep modernization of their extractive industries. This paper sets out to analyze the R&D policies of Brazil, Russia, and South Africa; including Canada with its sizeable and innovative extractive industry to offer a perspective for benchmarking. The methodology of the research combines content analysis of major scientific publications and monitoring research results, as well as policy analysis of key national government regulations in place. We consulted the data produced by major international statistical agencies like the OECD Statistics Directorate and Eurostat. Besides that, there are not many differences in the innovation policy instruments used in developed countries vs. fast growing economies. Rather, it is their synergy, governance, targeted design, and application that make up all the differences. All four countries that were studied emphasized the overarching R&D-related policy goals like achieving a certain GDP percentage of R&D investment. However, it seems that definite fine-tuning of policy tools and structural reforms successfully implemented in developed countries is required in the case of developing countries. Future research should focus more on the necessity of a fine-tuned policy mix for commodity-based economies to the requirements of the existing industry base. As the entrepreneurial activity in these countries is naturally limited and clustered around resource-based industries, research on policy-making should more strongly focus on companies of this sector and their influence on entrepreneurship for the economy as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».