What recent research does and doesn't tell us about rates of latecomer firms’ capability accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Summary Evidence of rates of capability accumulation in developing countries is crucial to further our understanding of timing of the process by which firms and industries move from production into innovative stages of technological progress. It is also a key input to support decision‐making on resources allocation for industrial development. Although this issue began to be systematically researched during the early 1970s, over the past 30 years the field has generated more hype around “industrial dynamics” than explicit analyses of how rapidly and why latecomer firms have moved into the accumulation of progressively innovative capabilities. However, there are a few exceptions. Drawing on a set of studies conducted under similar analytical frameworks from the 1990s, this paper reviews some of their merits and limitations in tackling speed of latecomer firms’ capability building. By exploring rates of firm‐level capability building in association with the organisational basis of the underlying learning processes, recent research has made relatively considerable advances that help broaden our understanding of this issue by showing the need for acceptance of variety in development paths, timings, and opportunities. Consequently, future research will need to couple surveys with intra‐sector/firm studies and longitudinal comparative analyses of capability building and learning to make meaningful interpretations of the kinetics of technological accumulation processes of firms and industries in current developing counties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».