MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2509609415 · doi:10.20533/ijds.2040.2570.2015.0133

ICT Adoption and Use in Costa Rican Export Companies

2015· article· en· W2509609415 sur OpenAlexfundno aff
Francisco J. Mata, Ariella Quesada

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Digital Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésInformation and Communications TechnologyPuerto ricanBusinessICTSEconomic geographyEconomic growthGeographyPolitical scienceSociologyEconomicsEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the ICT adoption and use in Costa Rican export companies based on the results of a field survey. The e-commerce readiness/intensity/ impact model, developed by the Organisation for Economic Cooperation and Development (OECD), was adapted for this research. The results obtained show that, in general, the surveyed companies present low ICT readiness and intensity, with the exception of service companies and microenterprises. Furthermore, there is no evidence of a clear perceived positive ICT impact on the exports taking into account all companies, neither considering their sector or size. Nevertheless, large companies perceive a positive effect, which is consistent with a sustained increase in their export value. Based on the previous results, we discuss factors that might influence the adoption and use of ICT in the export companies and present recommendations to increase its use. In addition, suggestions for further research are presented.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,402

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal for Digital SocietyMême sujetICT Impact and PoliciesTravaux en français237 207