Notice bibliographique
Résumé
Tables 1.1 Innovation efficiency 13 3.1 List of Israeli innovation anchors 48 3.2 List of identified processes fostering Israeli innovation, ranked by importance and classified by market side (supply, demand, or both) 49 3.3 Factor analysis results for the Israeli innovation ecosystem 52 4.1 List of Polish innovation anchors 71 4.2 List of identified processes fostering Polish innovation, ranked by importance and classified by market side (supply, demand, or both) 72 4.3 Factor analysis results for the Polish innovation ecosystem 74 4.4 List of anchors grouped into major clusters 76 5.1 List of German innovation anchors 90 5.2 List of identified processes fostering German innovation, ranked by importance and classified by market side (supply, demand, or both) 91 5.3 Factor analysis results for the German innovation ecosystem 93 5.4 List of anchors grouped into major clusters 100 6.1 List of French innovation anchors 111 6.2 List of identified processes fostering French innovation, ranked by importance and classified by market side (supply, demand, or both) 112 6.3 Clusters (group of anchors) 113 6.4 Factors (group of processes) 113 7.1 List of Spanish innovation anchors 126 7.2 List of identified processes fostering Spanish innovation, ranked by importance and classified by market side (supply, demand, or both) 127 7.3 Factor analysis results for the Spanish innovation ecosystem 129 7.4 Comparison of programs by main activities and resources 134 7.5 List of anchors grouped into major clusters 135 8.1 Percentage change in GDP, 2010-2017, Canada v USA 140 8.2 List of Province of Ontario innovation anchors
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».