When the attributive becomes relational. A look at the innovative sector in Argentina based on regional customer and supplier networks by activity branch (2012-2018)
Notice bibliographique
Résumé
This paper compares the relations between certain branches and companies of the innovative sector in Argentina with the regions of the map with which they maintain commercial ties. Data from the National Survey on the Dynamics of Employment and Innovation (ENDEI- MINCyT and MTEySS) were used, which contain anonymous information on innovative companies. From these data, relational matrices were constructed in 2-modes between nodes (companies), suppliers and clients (at the regional level), segmented by company size and activity branches. We focused on identifying differences and similarities according to the company's activity branch and size and the composition of regional exchanges between clients and suppliers for the periods 2010-2012 and 2016-2018, which corresponded to the ENDEI I and II bases. 2-mode networks were built, linking companies with the regions where they have customers and suppliers, resulting in multiplexed bimodal networks. Specific branches were selected, and one-mode networks were built, obtaining symmetric matrices from the technique of co-occurrence and affiliation. Cohesion and centrality calculations yielded higher density for customer networks than supplier networks in food sectors. Regarding centrality, a higher nodal degree of exports was observed for the Mercosur region and the rest of Latin America and, to a lesser extent, for the regions of the northern hemisphere (Europe, USA and Canada) and Asia, Africa, and Oceania. Regarding the nodal degree and density, a drop was observed between periods when comparing the two surveys, except for clients in the case of the pharmaceutical industry, showing an improvement for the Mercosur, Latin America and Asia regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».