Sources of Financing High-Tech Projects
Notice bibliographique
Résumé
This article is aimed at considering current sources of financing for high-tech projects. In the article, statistical data confirm the orientation of developed and developing countries' economies towards the generation of high-tech products by the dynamics of added value in high-tech and medium-high-tech industries, respectively - support for high-tech manufacturing enterprises and industries as a whole. Lists of high and medium-high-tech adopted sectors in the Russian Federation, in the United States, and in European nations, and a list of critical technologies are given. Special attention is given to the essence of the high-tech projects, concept, through the implementation of a rise in the share of high-tech products. The article identifies the main characteristics that distinguish a high-tech project from an innovative one. The dynamics of value-added in high-tech and medium-high-tech sectors of the economies of developing and developed countries are studied in conjunction with R & D spending in high-tech sectors of these countries. On the example of the United States (the global leader in the high-tech industry), the structure of financing high-tech projects carried out by companies at the expense of internal financing, that is, own funds is investigated. Based on the Russian Federation, the volumes of attracted cash in the form of grants and the amount of borrowed cash in the form of a subsidy for the implementation of high-tech projects in dynamics for 2012-2018 are investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».