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Enregistrement W2156362180 · doi:10.1142/s0218927512500083

Taiwan DRAM Industry in 2009

2012· article· en· W2156362180 sur OpenAlexaboutno aff
Chien Nan Chen, Chengli Tien

Notice bibliographique

RevueAsian Case Research Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramPlan (archaeology)Christian ministryBusinessGovernment (linguistics)Quarter (Canadian coin)FinanceUpgradeComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under the impact of the 2008 financial tsunami, the Ministry of Economic Affairs, R.O.C., made a proposal to the Execution Yuan in March 2009 regarding the renovation plan of Taiwan DRAM industry. This plan was hopefully to establish Taiwan Memory Company (TMC) with private investors to renovate Taiwan DRAM industry. However, under media pressure, in July 2009, the original plan was altered to invite any DRAM company that wished to propose a renovation plan and needed government funding to file an application within three months. In August 2009, Taiwan Innovation Memory Company (TIMC) was officially established. This case aims to discuss the difficulties of Taiwan DRAM industry and the feasibility of the renovation plan through the establishment of TMC by its historical background and potential impacts. The key role of this case is Mr John Hsuan, CEO of TMC, and the decision-making focus is the Renovation Plan of Taiwan DRAM Industry under the charge of the Ministry of Economic Affairs. This covers the fourth quarter of 2008 to the first quarter of 2010. The purpose of the DRAM industry renovation plan was to sustain the technology and the industry, not any individual company. Therefore, the plan did not solve the financial problems of any DRAM companies. Can the DRAM industry renovation plan successfully turn Taiwan's DRAM industry around in a financial crisis and upgrade the competitive advantage of the nation?

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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