IT-Enabled Sustainable Innovation and the Global Digital Divides
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates the impact of information and communication technologies (ICTs), human capital, institutional settings, socio-economic, and environmental parameters on sustainable innovation (SI) using archival data for 127 economies from 2008 to 2017. We developed an econometrics research framework for investigating factors influencing SI on a global scale. We found that ICT variables, such as ICT access and ICT broadband network, positively influence sustainable innovation in conjunction with the socio-economic and political parameters. Despite differences among economies in terms of ICTs, socio-economic development, and educational attainment, ICTs are the significant drivers of sustainable innovation and economic growth. We observed a growing digital divide among nations within the context of the knowledge-based economy and the expansion of digital commerce, particularly in the least developed countries and Africa, a phenomenon impeding sustainable innovation growth. To the best of our knowledge, this is the first study that empirically investigates the global digital divide from sustainable innovation perspectives. The results of this study suggest that to tackle the digital divide issues, policymakers and educational institutes need to perform constructive educational reform in higher education curricula, particularly concerning STEM programs, which should reflect the necessary skills and competencies for deploying emergent technologies. In addition, ICT should be considered part of a country’s critical infrastructure, particularly investment in the broadband networks regarded as the backbone of today’s innovation.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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