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Enregistrement W2905474444 · doi:10.3390/su10124833

Research on the Measurement of the Technical Innovative Capabilities of Oil and Gas Industry Clusters and Their Factors of Influence: Empirical Analysis Based on Eight Provinces in China

2018· article· en· W2905474444 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueNatural Resources and Economic Development
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésResource (disambiguation)ChinaResource curseBlessingBusiness clusterBusinessSustainable developmentCluster (spacecraft)Natural resource economicsPetroleum industryFossil fuelCurseMineral resource classificationEmpirical researchPanel dataIndustrial organizationEconomicsNatural resourceEnvironmental scienceGeographyEngineeringComputer sciencePolitical scienceMechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing studies have suggested that rich mineral resources may serve as a “resource curse” as well as a “resource blessing” with respect to regional economic development. However, the reason behind the emergence of this paradox is not clear. In this paper, we carried out an investigation of the sustainable development of oil and gas industry clusters in eight provinces of China. We studied the panel data of these industry clusters and performed quantitative analysis. By considering the effects of the technical innovation ability of the cluster on its long-term development, we showed that increasing the technical innovation ability of the cluster promoted the development of the industry, which led to a “resource blessing” situation. On the other hand, a mineral resource-based industry cluster may not survive long without technological innovation. Increasing investments in scientific research and technology development and reducing the reckless expansion of the industry cluster may lower the possibility of the occurrence of a “resource curse”.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,248 · 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