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Enregistrement W3187441744 · doi:10.33416/baybem.952476

YÜKSEK TEKNOLOJİ İÇEREN SANAYİ KÜMELENMELERİ: HAVACILIK KÜMELENMELERİ ÖRNEĞİ

2021· article· tr· W3187441744 sur OpenAlexaboutno aff
Kerim KABATAŞ, Ali E. Akgün

Notice bibliographique

Revueİşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi · 2021
Typearticle
Languetr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueAviation Industry Analysis and Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Küreselleşme ile birlikte rekabetin kıyasıya artması rekabet avantajı yaratacak stratejilere ve araçlara duyulan ihtiyacı artırmıştır. Porter’ın ortaya koyduğu kümelenme kavramı politik alanda, iş dünyasında ve akademik çevrelerde genel kabul görmüş, uygulamaları tüm dünyaya yayılmıştır. Yüksek teknoloji içeren sanayi; yoğun ar-ge’ye dayanma, know-how’ı barındıran örtük bilginin kullanımını gerektirme, yenilikteki süreklilik, üretim süreçlerinde yoğun teknolojinin ve teknolojik bilginin kullanımı gibi karaktestik özellikler ile diğer sanayi dallarından ayrılmaktadır. Havacılık sanayi yüksek teknoloji içeren bir sanayi dalıdır, tüm dünyaya yayılmış ve genel olarak bölgesel olarak konumlanmış üretim ağlarından oluşmaktadır. Seatle, Toulouse, Montreal, Bangalore dünyadaki en büyük havacılık kümelenmeleri olarak kabul edilmekte olup HUKD, ESAC, OSSA, BASDEC, SAHA ve TSSK Türkiye’deki havacılık kümelenmeleridir.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,013

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,190 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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