Notice bibliographique
Résumé
Rapid economic development compels the inter-countries, inter-regions and inter-enterprises competition mode changes. Nowadays, the inter-regions competition has actually become the competition of innovations between regions. The economic benefits of the regional innovation has become an important driving force for the regional development. Social capital has become a catalyst for improving regional innovation capacity as it can improve the efficiency of social networks, trust and norms through the promotion of cooperative behavior. Based on the cross-section data from 31 provinces of China's mainland,this paper explored and measured the regional innovation capacity from the perspectives of knowledge creation,knowledge acquisition, enterprise innovation, innovation environment and innovation performance by using blood donation rate,trust and density of social organizations as indexes. The measuring system and index weights of the regional innovation capacity in this study were sourced from China's Regional Innovation Capacity Report 2010. The study also analyzed the relationship between the social capital and the regional innovation capacity through correlation analysis and multiple regression model. The results showed that the innovation capacity of the eastern region of China was far ahead of the northeastern, the central and the western regions,particularly in enterprise innovation capacity and innovation performances. The innovation capacity of Tibet was much higher than the capacity of the central and the western regions due to the religions and the blood donation rate contributed by the army. The social capital and the innovation capacity significantly varied among provinces but presented a similarity in the spatial distributions. The regional innovation capacity had a significant and positive correlation with the trust but negative correlations with the standards and the network. The regional innovation capacity also had positive correlations with the GDP per capita, research and development personnel and the number of the research institutes in the region. At the end this paper proposed policies to improve the social capital and enhance the regional innovation capacity.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».