The Politics of Innovation: Why Some Countries Are Better Than Others at Science and Technology
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Notice bibliographique
Résumé
Why are some countries better than others at science and technology (S&T)? Written in an approachable style, The Politics of Innovation provides readers from all backgrounds and levels of expertise a comprehensive introduction to the debates over national S&T competitiveness. It synthesizes over fifty years of theory and research on national innovation rates, bringing together the current political and economic wisdom, and latest findings, about how nations become S&T leaders. Many experts mistakenly believe that domestic institutions and policies determine national innovation rates. However, after decades of research, there is still no agreement on precisely how this happens, exactly which institutions matter, and little aggregate evidence has been produced to support any particular explanation. Yet, despite these problems, a core faith in a relationship between domestic institutions and national innovation rates remains widely held and little challenged. The Politics of Innovation confronts head-on this contradiction between theory, evidence, and the popularity of the institutions-innovation hypothesis. It presents extensive evidence to show that domestic institutions and policies do not determine innovation rates. Instead, it argues that social networks are as important as institutions in determining national innovation rates. The Politics of Innovation also introduces a new theory of creative insecurity which explains how institutions, policies, and networks are all subservient to politics. It argues that, ultimately, each country's balance of domestic rivalries vs. external threats, and the ensuing political fights, are what drive S&T competitiveness. In making its case, The Politics of Innovation draws upon statistical analysis and comparative case studies of the United States, Japan, South Korea, China, Taiwan, Thailand, the Philippines, Argentina, Brazil, Mexico, Canada, Turkey, Israel, Russia and a dozen countries across Western Europe.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle