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Enregistrement W3004821075 · doi:10.25205/2542-0429-2019-19-4-38-51

Russian Cluster Policy in the Context of Cooperation

2019· article· en· W3004821075 sur OpenAlexaff
Л.С. Марков, V. B. Kurmashev, Aleksey Yu. Nizkovskiy

Notice bibliographique

RevueWORLD OF ECONOMICS AND MANAGEMENT · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Technological Developments in Russia
Établissements canadiensRegional Municipality of Niagara
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipBackupCluster (spacecraft)NormativeContext (archaeology)Government (linguistics)BusinessOrder (exchange)Work (physics)Field (mathematics)Public relationsPolitical scienceIndustrial organizationComputer scienceFinanceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper studies a profound change in the Russian cluster policy at the federal level based on the analysis of regulatory framework. The work demonstrates virtual abandoning of cluster policies in all areas, i.e. winding-up direct support for industrial cluster projects and failure to start funding complex investment projects for the development of innovative territorial clusters which has even lost their normative basis for financing as well as to backup regional cluster development centers. The main reason for such a reverse is the lack of cooperation among the domestic clusters. At the same time, the main aim of the government efforts in the field of cluster formation and other related processes – stimulation of cooperation projects – has remained unchanged. In order to avoid setbacks in other initiatives for development of such cooperation, it seems advisable to introduce an extended classification of joint cluster projects, which in many ways determines the specifics of partnership relations. The proposed classification is based on the type of connectivity among the participants, the symmetry of the alliances and the organizational form of project implementation. It is shown that the domestic cluster policy deals with the most challenging type of cooperative projects.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,200

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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