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Enregistrement W2144238655 · doi:10.1142/s0219877012500344

HOW DO HIGH, MEDIUM, AND LOW TECH FIRMS INNOVATE? A SYSTEM OF INNOVATION (SI) APPROACH

2012· article· en· W2144238655 sur OpenAlexafffund
Ziad Rotaba, Catherine Beaudry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovation and Technology Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOrder (exchange)BusinessOutsourcingInvestment (military)Industrial organizationHigh techProduct (mathematics)Market economyEconomicsFinanceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the past decade, the innovation literature has mainly targeted high-tech (HT) sectors due to their higher return on investment and important role in building new societies and economies. While the HT sector is still of a leading importance, whether medium and low tech (LMT) sectors should be equivalently considered when analyzing long term economic growth, in both leading and catching up economies, is a fundamental question. This paper is our second milestone comparing HT and LMT sectors from an innovation perspective, using a National System of Innovation (NSI) approach. The general aim of this paper is to find the main principles that govern the difference between the two industrial segments (HT and LMT) while controlling for supranational boundaries. In order to measure the effect of NSI, countries are divided into two groups: leading and catching up economies. Our results suggest that, with respect to HT, leading economies can be considered as innovators, while catching up economies are the imitators. Furthermore, HT in leading economies relies on product modularity to outsource various components probably to firms in catching up economies. Catching ups are putting greater emphasis on universities to produce knowledge. In addition, firms in catching up economies benefit from high accessibility to funds in order to grow various industrial sectors, especially LMT. The role of institutions and governments with respect to regulatory policies, intellectual property protections are of high importance for firms in catching up economies, especially in LMT. As a result of those important steps, the various agents in catching up economies have achieved sustainable growth, notably in LMT. In contrast, the same growth is observed for HT for firms in leading economies. Our results suggest that catching up countries are strategizing for this sectoral evolution, renewal, and transformation process for both sectors, but with a stronger emphasis on LMT.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations9
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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