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Enregistrement W2073239237 · doi:10.5539/ass.v5n1p82

Knowledge Process Outsourcing: India’s emergence as a Global Leader

2009· article· en· W2073239237 sur OpenAlexvenueno aff
Ranjana Agarwal, Syeedun Nisa

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutsourcingKnowledge process outsourcingBusinessEquity (law)AnalyticsProcess (computing)Work (physics)Knowledge economyImplementationIntellectual propertyIndustrial organizationOffshoringKnowledge managementMarketingEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technological progress and rise of knowledge industries have created new business opportunities in the global scenario. After low end business processing, global corporations have started outsourcing high-value added forms of business process outsourcing. This has given rise to a new trend in outsourcing, Knowledge Process Outsourcing, KPO. This includes research and work on intellectual property, equity and finance, analytics, market research and data management, etc. After achieving success in BPOs, India is now gearing towards KPO’s. This sector is expected to employ 250,000 persons by 2010.This paper examines issues of Knowledge process outsourcing in terms of Hecksher Ohlin Model. It looks at emerging trends of KPO sector in India. It gives a perspective on India‘s advantages in KPO and its emerging potential for the economy. It also highlights challenges faced by the upcoming KPO sector. Policy implementations regarding challenges are also discussed.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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