Determinants of shipbuilding industry competitive factors and institutional model analysis
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Notice bibliographique
Résumé
The development of the shipbuilding industry is expected to meet the needs of the Indonesian Navy and the commercial vessels, and to support Indonesia's marine policy. The purpose of this study is to see the Shipbuilding industry Competitiveness, the influence of Technology Transfer to the Shipbuilding industry Competitiveness, and the influence of the industrial clusters on the Shipbuilding industry Competitiveness, as well as to analyze the institutional model of the Shipbuilding industry Competitiveness. This study uses the descriptive analysis, the Structural Equation Modeling (SEM) for the model causality testing, and the Interpretative Structural Modeling (ISM) for the institutional model of the competitiveness of the Shipbuilding Industry. This study uses the primary data, namely a survey of defense industry players, the national industry, the defense equipment users, the government institutions, the research institutes, and the universities that are determined purposively. ISM data are obtained from questionnaires and Forum Group Discussion (FGD) with 13 speakers representing academia, industry, and government. The results of the analysis of SEM state that the indicators on the industrial clusters, the competitiveness, and the technology transfer have a significant and real contribution to these variables. This research also shows that the industrial clusters and the technology transfer have a direct and significant effect on the competitiveness and the industrial clusters directly and significantly affect the technology transfer. However, the industrial clusters also have an indirect effect on competitiveness through the technology transfer to the shipbuilding industry. The results of the analysis of ISM conclude that the stakeholders involved have the greatest driving force, namely the Ministry of Defense and Ministry of State-Owned Enterprises, while the important factor affected by the stakeholders in strengthening the competitiveness of the shipbuilding industry is the Indonesian Navy Headquarters.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle