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Enregistrement W3110398084 · doi:10.35808/ersj/1736

The Role of Ethnic Diversity in Stimulating Innovation Processes: Comparative Analysis of Poland, the Czech Republic and Hungary

2020· article· en· W3110398084 sur OpenAlexaboutno aff
Małgorzata Wachowska, Magdalena Homa

Notice bibliographique

RevueEUROPEAN RESEARCH STUDIES JOURNAL · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCzechEthnic groupDiversity (politics)Economic geographyPolitical scienceGeographyRegional scienceEconomyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Since existing literature suggests that ethnic diversity is one of the key elements that shape the dynamics of innovation, we examine whether inventions generated by ethnically diverse teams in the Czech Republic, Poland and Hungary are more valuable than those created by homogenous teams of native researchers. Design/Methodology/Approach: Using the OLS method, we estimate the parameters of the regression model in order to examine the relationship between ethnic diversity and the quality of technical solutions created as well as to determine which ethnic group and which combination of these groups (for each country) has the greatest impact on the quality of inventions. We take the frequency of citation as a measure of the quality of inventions, and the degree of ethnic diversity in the inventor team is measured using the Herfindahl index. Findings: Based on a cross-sectional data set being a sample of 2518 international patent applications (PCT) from 2004-2012, we have observed that both the mere presence of foreigners as well as greater ethnic diversity in the inventor team significantly increase the quality of technical solutions in Poland and Hungary, and moderately in the Czech Republic. Our study has also revealed that of all ethnic groups, Americans have the greatest impact on the citation of inventions, and it is the case in all three countries covered by the study. The optimal combination of individual groups, however, is different for each of these three countries: in Poland, the highest quality of inventions is related to the presence of citizens of the US, Belgium, Japan and Turkey, in Hungary – the US and Israel, and in the Czech Republic – the US, Germany and Canada. Practical Implications: The research results can be used by decision makers in Poland, the Czech Republic and Hungary when shaping the countries’ migration and innovation policies. Originality/Value: Original research.

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)0,003
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,902

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,271
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,131 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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