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Enregistrement W3118625956 · doi:10.5267/j.dsl.2020.11.004

Determinants of shipbuilding industry competitive factors and institutional model analysis

2021· article· en· W3118625956 sur OpenAlexvenueno aff
Aziz Ikhsan Bachtiar, Marimin Marimin, Luky Adrianto, Romie Oktovianus Bura

Notice bibliographique

RevueDecision Science Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Pertanian Bogor
Mots-clésShipbuildingGovernment (linguistics)Industrial organizationStructural equation modelingBusinessNavyDescriptive statisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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