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Enregistrement W434741518

Компаративный анализ подходов к организации финансирования стратегии инновационного развития национальных экономик за рубежом

2015· article· ru· W434741518 sur OpenAlex
Никонова Яна Игоревна

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueVestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta Filologiya · 2015
Typearticle
Langueru
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModernization theoryPurchasing power parityChinaDiversification (marketing strategy)BusinessWorld economyInvestment (military)EconomicsCommodityEconomic growthInternational tradeEconomyEconomic policyFinanceExchange ratePolitical sciencePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition from commodity development model to the model of innovation development of economy is a major landmark in the sustainable development of the national economy through diversification and modernization of the economy, creation of conditions for production of competitive products, export growth. Full development of innovations in recent decades became one of the main national priorities in the leading Western countries. The rapid growth of the volume of financing of the strategies of national economy innovative development proves that. The emerging multipolar world had 4 main centers of scientific advance by 2011: United States (31 % of the world's research and development spending by purchasing power parity), the European Union (24 %), China (14 %) and Japan (11 %)/ The world leader in absolute terms for the strategy of innovative development financing are traditionally the United States. In 2012, the United States assigned 418.6 billion dollars for this purpose, which is over a third of the total annual investment in research and development in the world (1.1 trillion dollars). In recent years, China has been second in terms of funding for the strategy of innovative development of the national economy in absolute terms, Japan third. Unfortunately, the Russian Federation is not in the group of leaders with less than 2 % of the world's expenditure on research and development in terms of purchasing power parity and 1 % by exchange rate. In the innovation economy, the share of the private sector in the financing of research and development is high: in the United States it is 67 %, Germany 64.1 %, Canada 49.4 %, France 48.5 %. The forms of public-private funding of large projects are diverse, while in Russia this figure is twice lower. The global market of research and development by the financial indicators of 1000 largest investors in research and development of 2013 amounted to 635 billion dollars. Among the companies with the greatest costs of research and development are Volkswagen, Samsung, Roche and Intel. In general, analysis of the data of thousands of the world's largest companies on innovation costs has shown that in 2013 the research and development costs rose to a record 635 billion dollars. Corporations with headquarters in North America have increased budgets by 9.7 %, European by 5.4 %, while Japanese only by 2.4 %. Research costs of Indian and Chinese companies have rapidly grown by 27 %. The main task of Russia today is the creation of a successful innovation climate in society as a whole, and the addition of soft stimulating financial measures to the State support for innovation costs, industrial enterprises and infrastructure.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,038

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,142 · 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