MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2483478603 · doi:10.1057/9780230599451_8

Conclusion: Understanding Japan’s Innovation Strategies

2007· book-chapter· en· W2483478603 sur OpenAlexaff
Carin Holroyd, Ken Coates

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueUniversity-Industry-Government Innovation Models
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationUniversity of WaterlooAsia Pacific Foundation of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Position (finance)Variety (cybernetics)Political sciencePlan (archaeology)The InternetEngineeringBusinessGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study of comparative national innovation strategics presents formidable challenges. In this book, we have described a wide variety of government, corporate and academic initiatives designed to advance Japan’s competitive position and to create the foundations for a 21st century economy. The individual initiatives — from massive science cities to pet robots and the mobile Internet revolution — are fascinating but far from definitive proof that Japan is, indeed, the most innovative nation in the world. Statistics on government and corporate expenditures on research and development are instructive but only part of a complex story. So, too, is the substantial revamping of the Japanese university system, and the domestic use of mobile internet. Major commitments to basic science research show that Japan is hedging its bets on the future directions of science and is, more aggressively than other countries, exploring the commercial possibilities of nanotechnology and biotechnology. It is an important, and even impressive, account of a nation’s zeal of science and technology-based innovation, but does not necessarily outline an assured plan of Japanese economic success in the coming decades.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,176 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePalgrave Macmillan UK eBooksMême sujetUniversity-Industry-Government Innovation ModelsTravaux en français237 207