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Enregistrement W2100047906 · doi:10.1111/ropr.12091

When the High Road Becomes the Low Road: The Limits of High‐Technology Competition in<scp>F</scp>inland

2014· article· en· W2100047906 sur OpenAlexaff
Darius Ornston

Notice bibliographique

RevueReview of Policy Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensUniversity of TorontoGlobal Affairs Canada
Organismes subventionnairesUniversity of GeorgiaUniversity of California Berkeley
Mots-clésCompetition (biology)Argument (complex analysis)ProsperityCapitalismGlobalizationPoliticsEconomicsBusinessEconomic systemIndustrial organizationMarket economyInternational tradeEconomyEconomic growthPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globalization has generated increasing interest in technology‐intensive industries as a way to sustain national economic competitiveness. High‐technology growth is often conceptualized as a “high road” to prosperity, more amenable to private–public, industry–labor, and interfirm cooperation than tax, regulatory, or cost competitive strategies. While specialization in technology‐intensive industries does deliver several benefits, this article usesFinland's successful transformation into a high‐technology economy to highlight the significant economic and political risks associated with this strategy. Economically, movement into electronics exposedFinland to cost competition and disruptive technological innovations. Politically, high‐technology competition weakened the solidaristic ties that characterized postwar capitalism and the coordinating capacities that underpinned economic growth. In short, high‐technology growth exacerbated the problems it was supposed to solve. The article concludes by generalizing the argument to several non‐Nordic states.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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