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Enregistrement W4293858170

THE EFFECT OF INNOVATION ON INTERNATIONAL TRADE IN G7 COUNTRIES

2022· article· tr· W4293858170 sur OpenAlexaboutno aff
Nur AKTAŞ

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2022
Typearticle
Languetr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessInternational tradeInternational economicsEconomic geographyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovations in developed countries also affect the economic growth of developing countries. Developing countries cannot allocate sufficient budget for R&D expenditures because their capital is less. For this reason, developing countries, which are insufficient in terms of capital, generally acquire new technologies with foreign direct investments and make improvements in their own production techniques, thus accelerating their international trade in terms of exports. For this reason, improvements in the innovative performance of developed countries are also important for the economic development of developing countries. In this study, it is aimed to compare the G7 countries, which are the leading country group, America, Germany, England, Japan, Canada, France and Italy, in which selected innovation indicatorsbetween 2012 and 2020, which indicators should be improved and the increasing effects of these indicators on their exports. In this direction, high-tech product exports, R&D expenditures, gross capital formations, government efficiency indices, education indices, information and communication technologies use indices, GDP growth rates and export figures, which are among innovation indicators, were analyzed comparatively. In the light of the evaluations, being the leader in R&D expenditures and the index of information and communication technologies use in G7 countries does not increase high technology exports. However, it has been determined that the increase in the education index rate, which is one of the innovation indicators in the G7 countries, has an impact on the increase in high technology exports.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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