MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2743576375 · doi:10.17994/it.2016.14.4.47.9

COOPERATION AND RIVALRY OF OLD AND NEW MAJOR POWERS IN INNOVATION

2017· article· en· W2743576375 sur OpenAlexfundno aff
ELENA YAMBURENKO

Notice bibliographique

RevueInternational Trends / Mezhdunarodnye protsessy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier UniversityWorld Bank Group
Mots-clésRivalryBusinessEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

РезюмеС начала 2000-х годов на фоне постепенного экономического возвышения ряда стран, не включенных в категорию развитых (в том числе России) в академических и политических кругах популярность приобрела проблематика соотношения потенциалов традиционных лидеров развития и «восходящих» центров силы.Глобальный экономический кризис 2008 года, ярко высветивший контраст в положении экономик и их реакции на его последствия, способствовал дальнейшей политизации вопроса.Учитывая, что феномен развития является комплексным, а его воздействие на общий потенциал стран -многомерным, особого влияния заслуживает рассмотрение одной из ключевых его составляющих -инновационного развития.Оно хотя и не тождественно, но в значительной степени способствует экономическому росту.Анализ взаимодействия развитых и восходящих держав в процессе создания и внедрения инноваций открывает новые важнейшие аспекты их нынешнего положения в области инновационного развития и возможные пути его изменения в будущем.Значительная часть научно-технического прогресса и инноваций обеспечивается функционированием международных цепочек добавленной стоимости, которые опутывают национальные инновационные системы развитых и развивающихся стран плотной сетью разнонаправленных и асимметричных связей.Последние формируют основу как для сотрудни чества, так и для конкуренции традиционных и восходящих держав в области высокотехнологичного развития, в том числе на уровне отдельных субъектов их национальных инновационных систем.При этом границы между конкуренцией и сотрудничеством далеко не очевидны, так как конфигурация форм взаимодействия определяется не только и не столько рыночными отношениями или стратегиями инновационного развития, сколько политическими устремлениями стран.Это ставит новые задачи перед руководством государств стремящихся нарастить свой инновационный потенциал и оказывается особенно актуальным для России в условиях осложнения отношений с Западом. Ключевые слова:инновационное развитие; традиционные и восходящие центры силы; национальные инновационные системы (НИС); соотношение потенциалов; типы взаимодействия; цепочки добавленной стоимости

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0130,008
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Trends / Mezhdunarodnye protsessyMême sujetBusiness and Economic DevelopmentTravaux en français237 207