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Enregistrement W1972455928 · doi:10.1177/0010414009352645

The Political Economy of Technological Innovation and Employment

2009· article· en· W1972455928 sur OpenAlexaff
Jingjing Huo, Hui Feng

Notice bibliographique

RevueComparative Political Studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Policy and Reform Studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel Hill
Mots-clésEconomic rentProduct innovationProductivityIndustrial organizationProduct (mathematics)Context (archaeology)Technological changeEconomicsSituatedCapitalismBusinessPoliticsEconomic systemMarket economyEconomic growthMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building on the varieties of capitalism thesis of comparative advantages in technological innovation, the authors theorize the effect of sociopolitical coordination from a dynamic perspective and then apply the dynamic theories to the political economy of employment, in comparison to the existing employment literature situated in a constant-technology context. Based on cross-sectional survey as well as pooled time-series aggregate data, the authors argue that new technologies not only increase productivity through process innovation but also generate rents through product innovation. By preventing opportunistic behavior between firms, sociopolitical coordination intensifies reciprocal sharing of innovation, which increases productivity returns but dilutes rents, leading to comparative advantage in process over product innovation. Because process innovation is labor saving but product innovation is employment friendly, interfirm coordination further leads to comparative disadvantage in job creation from innovation. In other words, the Anglo-Saxon employment creation advantage, currently identified on the static basis of noninnovative low-skill industries, is reinforced by a similar advantage from the dynamic perspective, based on strength in job-friendly innovation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,264 · 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
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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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