MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2026393625 · doi:10.1108/aeds-02-2014-0005

Link education to industrial upgrading: a comparison between South Korea and China

2015· article· en· W2026393625 sur OpenAlex

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

RevueAsian Education and Development Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Industrial and Economic Development
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityChinaBenchmarkingEconomic growthGovernment (linguistics)Human capitalValue (mathematics)Human resourcesBusinessEconomicsPolitical scienceRegional scienceMarketingSociologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – Why is the “education to industrial innovation” equation not working in China? Why has education development contributed to South Korea’s success but not promoted technology development and industrial upgrading in China? The purpose of this paper is to compare South Korea and China and try to address that puzzle. The author will also identify which mediating factors are crucial in linking education development to industrial innovation and industrial upgrading. Design/methodology/approach – This study will use the historical comparative method to compare South Korea and China. The author will try to explore the differences in education and industrial upgrading in the two countries, and identify which factors are producing different educational development effects, mainly by narrative comparison. Data will mainly come from online databases such as Statistics Korea, the Center on International Education Benchmarking, the UNESCO Institute for Statistics, China Education Statistics and the World Bank, as well as from second-hand resources. Findings – In summary, this research has revealed that education itself or the production of human capital may not be sufficient conditions for technology innovation or industry upgrading. For human capital to affect industrial upgrading positively, it is not enough for the Chinese government just to invest in education. Other intermediating market and social contexts are crucial too, especially the allocation of resources between the private and the public sectors, and the existence of a proper employment structure. Originality/value – The role of education in economic development for the developing world is debated a lot. However, there is little development study research which directly explores the relationship between education and industrial upgrading via macroeconomic analysis. In a globalized world, the situation of international industrial value chains is an important element for sustainable long-term development. Industrial structures and their transformation are becoming more and more important for developing countries. While most past research has treated the absorbing economy’s structure as a condition that determines education’s contribution to development, this paper will treat the industrial structure as the dependent variable, and analyze how education would contribute to the upgrading of industrial structure and, in turn, be of benefit to sustainable economic 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,189 · 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