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Enregistrement W2494024769 · doi:10.1017/cbo9780511488702.004

Japan's quest for entrepreneurialism

2005· book-chapter· en· W2494024769 sur OpenAlexaboutno aff
Kathryn Ibata‐Arens

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Industrial and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceEconomic geographySociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the early 2000s, Japan had still failed to fully recover from the economic doldrums. Unemployment rates had surpassed the US jobless by 1999 (Porter et al. 2000). In 2003, new business creation remained paltry. A 2003 study, the Gem 2003 Executive Report (2003) indicated that Japan was less entrepreneurial – on a variety of firm and individual level measures – than all of the advanced industrial countries, save Russia. Of the world's forty major economies, most were at three entrepreneurship levels (high, moderate, low) based on measures including new firm start-ups, innovative output, and the like. Highly entrepreneurial countries included Chile, Korea, and New Zealand. Most countries were moderately innovative, such as Canada, Finland, Singapore, the UK, and the USA. The least entrepreneurial countries were France, Japan, and Russia. Japan failed at both individual- and firm-level innovation and entrepreneurship, making it among the least entrepreneurial countries in the world (see figure 4.1 and table 4.1). (See also appendix 1: in the Gem 2003 Executive Report 2003; Porter 1990, 1998; Porter et al. 2000.)

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,187 · 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
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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