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Enregistrement W2803491393 · doi:10.1515/mspe-2018-0016

R&D in Poland: Is the Country Close to a Knowledge-Driven Economy?

2018· article· en· W2803491393 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueManagement Systems in Production Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndependent Electricity System Operator
Mots-clésEuropean unionBeneficiaryKnowledge economyMember statesCohesion (chemistry)ResizingKnowledge transferStrengths and weaknessesMember stateBusinessEconomyEconomicsEconomic policyFinanceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Poland has a strong ambition to evolve rapidly into a knowledge-driven economy. Since 2004, it has been the largest beneficiary of European Union cohesion policy funds among all member states. Between 2007 and 2013, Poland was allocated approximately EUR 67 billion, whereas for 2014-2020 the EU budget earmarked EUR 82.5 billion for Polish cohesion policy. This means that in the coming years, Poland’s R&D intensity will grow. But the question remains: is 27 years of free market economy enough to enable a country’s economy to become knowledge-based ? This paper offers an analysis of Polish R&D expenditures and investments in terms of their sources (business, government or higher education sectors), types (European Union or state aid) and areas of support (infrastructure, education or innovation). It also characterises the Polish R&D market with its strengths and weaknesses. Then, it examines the process of technology transfer in Poland, comparing it to best practice. Finally, the paper lays out the barriers to effective commercialisation that need to be overcome, and attempts to answer the question raised in its title.

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.

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 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 enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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