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Enregistrement W3097376167

建设粤港澳大湾区创新产业集群的机遇与挑战(Building the Innovation-driven Industrial Cluster in the Greater Bay Area: Opportunities and Challenges)

2019· article· en· W3097376167 sur OpenAlexaff
Yun Wen, Jingliang Xiao, 蔡松锋

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Environment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBayMetropolitan areaDevelopment planGeographyEconomic geographyBusinessRegional scienceCivil engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chinese Abstract: 中文:随着《粤港澳大湾区发展规划纲要》的正式发布,粤港澳大湾区发展迎来新机遇。粤港澳大湾区的总体发展目标是将该区域打造成为世界第四大湾区以及世界级城市群。目前,大湾区内部发展仍面临创新驱动不足、产业布局不合理、中心- 边缘城市极化发展以及城市间同质化竞争等问题。粤港澳大湾区未来发展必须坚持开放与融合的区域制度创新之路,充分发挥产业协同优势,构建现代产业体系,优化创新生态环境和加强创新网络,打造出大湾区区域经济发展新模式。 English Abstract: Along with the launch of “Outline Development Plan for the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area”, the Greater Bay area is facing new opportunities of development. The main strategic goal of the development in this region is to create the fourth largest Bay Area economics in the world and the world-class metropolitan areas. However, the Greater Bay area still faces a number of problems, such as lack of innovation-driven factor, irrational strategies of industrial distribution, the polarization of “core-peripheral cities” and the homogenization of urban development. In order to explore a new mode of regional development, the future goal of the Greater Bay area has to insist on the innovation-driven path of development, to take advantage of industrial collaboration, and to strengthen the innovation system and networks.

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)0,004
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 enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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