MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2033077883 · doi:10.5539/ibr.v3n3p201

Intellectual Property Rights, Investment Climate and FDI in Developing Countries

2010· article· en· W2033077883 sur OpenAlexvenueno aff
Samuel Olorunfemi Adams

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentOpenness to experienceIntellectual propertyTRIPS architectureDeveloping countryInternational economicsTRIPS AgreementInternational tradePanel dataBusinessInvestment (military)EconomicsEconomic growthPolitical scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What is the impact of intellectual property rights (IPR) protection on foreign direct investment (FDI)? Has the coming into effect of the Agreement on Trade Related Aspects of Intellectual Property Rights (TRIPS) had any impact on FDI inflows in developing countries? This paper answers these questions by the use of panel data for a cross – section of 75 developing countries over a period of 19 years (1985 – 2003). The results of the study indicate that: 1) strengthening IPR has a positive effect on FDI; 2) the impact of patent protection on FDI after the TRIPS agreement is far and above that of the pre – TRIPS era; 3) the degree of openness, growth rate of the economy and investment are also key determinants of FDI. The findings of the study suggest that strengthening IPR is only one component of the many factors needed to maximize the potential of developing countries to attract FDI.

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 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 enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations50
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Business ResearchMême sujetInternational Business and FDITravaux en français237 207