Missed Opportunities: Innovation and Resource-Based Growth in Latin America
Notice bibliographique
Résumé
No AccessPolicy Research Working Papers25 Jun 2013Missed Opportunities: Innovation and Resource-Based Growth in Latin AmericaAuthors/Editors: William F. MahoneyWilliam F. Mahoneyhttps://doi.org/10.1596/1813-9450-2935SectionsAboutPDF (0.2 MB) ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack Citations ShareFacebookTwitterLinked In Abstract:Latin America missed opportunities for rapid resource-based growth that similarly endowed countries—Australia, Canada, Scandinavia—were able to take advantage of. Fundamental to this poor performance was deficient technological adoption driven by two factors. First, deficient national "learning" or "innovative" capacity, arising from low investment in human capital and scientific infrastructure, led to weak ability to innovate or even take advantage of technological advances abroad. Second, the period of inward-looking industrialization discouraged innovation and created a sector whose growth depended on artificial monopoly rents rather than the quasi-rents arising from technological adoption, and at the same time undermined resource-intensive sectors that had the potential for dynamic growth. This paper—a product of the Office of the Chief Economist, Latin America and the Caribbean Region—was prepared as a background paper for the region's flagship report, From Natural Resources to the Knowledge Economy (2001). Previous bookNext book FiguresReferencesRecommendedDetailsCited ByEnvironmental Collapse and Institutional Restructuring: The Sanitary Crisis in the Chilean Salmon Industry16 April 2016Mushrooms and Yeast: The Implications of Technological Progress for Canada's Economic GrowthSSRN Electronic JournalExport diversification and structural changes in South AfricaJournal of Governance and Regulation, Vol.4, No.31 January 2015Engineers, Innovative Capacity and Development in the AmericasSSRN Electronic JournalCatching Up in the 21st Century: Globalization, Knowledge and Capabilities in Latin America, a Case for Natural Resource Based ActivitiesCost-Reducing R&D in the Presence of an Appropriation Alternative: An Application to the Natural Resource CurseSSRN Electronic JournalUnderstanding the development of technology-intensive suppliers in resource-based developing economiesResearch Policy, Vol.39, No.2Firm‐specific and economy wide determinants of firm profitabilityManagerial Finance, Vol.35, No.11The Role and Development of Technology-Intensive Suppliers in Resource-Based Economies: A Literature ReviewSSRN Electronic JournalUnderstanding the dynamics and competitiveness of the South African minerals inputs clusterResources Policy, Vol.31, No.1 View Published: December 2002 Copyright & Permissions Related RegionsLatin America & CaribbeanRelated CountriesArgentinaAustraliaCanadaChileUnited StatesRelated TopicsAgricultureEducationFinance and Financial Sector DevelopmentHealth Nutrition and PopulationIndustryMacroeconomics and Economic GrowthPrivate Sector DevelopmentRural DevelopmentSocial Protections and Labor KeywordsAGRICULTURECOMPETITIVENESSDEBTDEVELOPMENTDEVELOPMENT POLICIESHUMAN CAPITALINCENTIVESINDUSTRIALIZATIONINVESTMENTKNOWLEDGE ECONOMYLAGSMONOPOLYMONOPOLY RENTSNATURAL RESOURCESNET EXPORTSPOLITICAL ECONOMYPRODUCTIVITY GROWTHTECHNICAL ASSISTANCETOTAL FACTOR PRODUCTIVITYTRADE PDF DownloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».