Especialización tecnológica en la industria automotriz: México, Estados Unidos y Canadá, 1994-2015
Notice bibliographique
Résumé
La presente investigación se suscribe en la esfera de la economía social y particularmente aporta al campo de la innovación social.Al analizar el nivel de especialización tecnológica en la industria automotriz y de autopartes en la región de América del Norte y los factores que influyen, es posible poner la lupa en los campos tecnológicos en que se han desarrollado fortalezas y en cuales no; en esa medida, contar con instrumentos para el diseño de políticas industriales y de innovación.En el contexto del dinamismo y los encadenamientos productivos de este sector se ha aportado con este estudio la identificación en cuáles del total de 29 subclases de patentes otorgadas por la USPTO en el área automotriz y de autopartes, los tres países cuentan con ventajas tecnológicas reveladas y de que magnitud.Así también, otro hallazgo fue al haber corroborado que, al incrementar los niveles de capital humano, mediante el aumento de la matriculación de la educación terciaria (nivel superior), se impacta positivamente en mayores niveles de especialización tecnológica.Igualmente, incrementar el gasto en I+D favorece la especialización productiva.Fomentar mediante la política pública estas dos variables permitirán sin duda consolidar las ventajas tecnológicas reveladas.Adoptar políticas que profundicen el desarrollo de capacidades tecnológicas y de innovación en los tres países.Pero en el caso de México, permitirá sin duda asomarse al diseño, producción y comercialización de los vehículos que tengan menor impacto en la contaminación ambiental.Los logros en este sector tendrán efectos multiplicadores en lo económico y en lo sociales.El bienestar de la sociedad se podrá sostener sobre bases de mayor solidez.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».