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Enregistrement W2017450025 · doi:10.2202/1469-3569.1054

A Learning-Centered View of Business Associations: Building Business-Government Relations for Development

2003· article· en· W2017450025 sur OpenAlex
Paola Perez-Aleman

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

RevueBusiness and Politics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMassachusetts Institute of TechnologyJohn D. and Catherine T. MacArthur Foundation
Mots-clésGovernment (linguistics)Process (computing)Work (physics)New business developmentState (computer science)Business relationsAssociation (psychology)BusinessProduction (economics)MarketingEconomicsBusiness modelComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problems of rent seeking and state captured by business associations have been prominent among the concerns of economic development theory. This paper argues that firms and the state can make possible the building of new institutions that foster improvements in economic performance through arrangements that emphasize goal setting, problem solving, and continual evaluation of progress toward defined goals. The paper reviews key ideas on the learning-centered approach and builds on them to analyze the kinds of government–business relations that contribute to economic development. It uses case study material based on Chile's agro-industry business association FEPACH. It illustrates how innovative state policy coupled with private firms' efforts led to the discovery of group-based coordination that fostered rapid diffusion of new technology and production organization among Chilean enterprises. This work discusses the institutional reshaping of the business association and business–state relations to encourage learning and advance a process of development.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,215 · 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