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Enregistrement W1971497309 · doi:10.5558/tfc78108-1

Research and technology: Market-driven innovation in the twenty-first century

2002· article· en· W1971497309 sur OpenAlexaffvenue
David H. Cohen, Robert Kozak

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket orientationOrientation (vector space)BusinessPersonalizationMarketingKey (lock)Order (exchange)Point (geometry)Computer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the twentieth century, the forest products industry evolved through three distinct focal orientations: a forestry orientation, a production orientation, and a marketing orientation. In each case, research and technology (R&T) was applied as a means of either solving the limitations associated with each orientation or shifting the industry orientation to the next focal point. In the beginning of the twenty-first century, R&T is required to facilitate a new shift for the wood products sector from a marketing orientation to a knowledge orientation. This requires an expansion of traditional research and technology to incorporate a market-based social sciences approach, along with the traditional physical and engineering sciences, as more than just an afterthought. In order to ensure future successes, innovative technological solutions must be applied to emerging market-based knowledge clusters such as connectivity, supply chain management, eBusiness, mass customization, and knowledge-based products. These are all practical manifestations of the new knowledge orientation. Each will require innovative R&T solutions to recreate successful wood products companies operating in the new millennium. Key words: marketing, research, technology, innovation, knowledge

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,024
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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