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Enregistrement W2153392429 · doi:10.1111/j.1467-6419.2012.00724.x

A SURVEY OF THE INNOVATION SURVEYS

2012· article· en· W2153392429 sur OpenAlexaboutno aff
Shangqin Hong, Les Oxley, Philip McCann

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Surveys · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFirm Innovation and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvey data collectionEconomicsEconomic geography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractBoth theoretical and conceptual understanding of innovation has developed significantly since the early 1980s. More noticeable, however, are the major changes that have been experienced in empirically‐oriented innovation research as a result of the introduction of firm level innovation surveys. Collecting innovation related data via firm based surveys has now become a common practice for many countries for example, Canada, United States, Malaysia, Taiwan, Australia, New Zealand as well as almost all EU countries. These survey‐lead approaches have transformed our understanding of the nature and determinants of innovation and also increased our understanding of the role played by innovation in growth. At the same time, the surveys themselves have also been adapted as our conceptual understanding of innovation has increased. As such, the balance of innovation‐related research has shifted from a theoretical to a primarily empiricist‐lead agenda, and increasingly combined both quantitative and qualitative approaches. The objective of this paper is examine how our understanding of innovation has evolved over the last few decades, to identify the major theoretical and empirical influences on our understanding, and to assess the role which innovation surveys have played in this evolution.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,170 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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