Analysis of Russia and other Countries Economic Parameters and Their Connection with the Development of Science Parks
Notice bibliographique
Résumé
Economic growth factors in different countries have their own special resources and features due to the difference in development process and environment structure. The authors analyzed the influence of the science parks upon the economic indicators on the example of Russia. Although there are organizations in Russia created to support the science parks creation, existence and development, there is no efficient and common mechanism to support functioning of the science parks and to make it become oriented at the final result (improving the growth of the country’s economy). The article contains an attempt for the analysis and estimation of the Russia’s economy growth possibilities because of the science parks’ factor, the main of which is the creation of the comfortable conditions for the establishment and development of start-ups, smooth work of the small innovative and other organizations. The analysis of the Russian economy indices is performed on the basis of the statistics data of the Russian Statistics Bureau published during 1995–2012. The regressive dependencies, contained in the work and built according to the real statistics data, can provide some data, connected with the extensive component of the science parks factor effect (increase of the number of innovations, created because of the SP factor), such as the maximum possible Russian GDP in 2010, if the science parks supported all small businesses, GDP value expected in 2015 if the situation with the science parks is not changing and if the science parks fully support all small businesses and start-ups etc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».