MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377008668 · doi:10.23977/cpcs.2023.070105

Evolution and Equilibrium of Collaborative Innovation System of Low-Carbon Technology: Simulation of a Multi-stakeholders Game Model

2023· article· en· W4377008668 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
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

RevueComputing Performance and Communication systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)PremiseBounded rationalityInvestment (military)BusinessEvolutionary game theoryEvolutionarily stable strategyIndustrial organizationKnowledge managementMarketingEconomicsGame theoryMicroeconomicsComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-carbon technology innovation is different from ordinary technology research, which has high investment, high risk and great uncertainty. It is very hard for enterprises and research institutions to succeed independently, and almost impossible for them to cooperate actively. Due to the different objective of participants, the expectation of innovation is reflected in the initial collaborative intention, which is a pivotal factor influencing the stability of collaborative innovation. On the premise of bounded rationality, this paper constructs multiple stakeholders evolutionary game model involving government, enterprises and scientific institutions. The influence of initial strategy probabilities of three participants is analysed in detail through simulation. The findings are as follows: (1) The evolution of government strategy is not affected by the initial collaboration probabilities of enterprises and research institutions. Eventually government strategies evolve into stimulation and support. (2) The strategy evolution of enterprises and research institutions is significantly affected by the initial strategy probabilities of three participants. The higher the initial probability of government support, the higher the possibility of enterprises and scientific institutions participating in collaboration. At the same time, the initial collaboration probabilities of enterprises and research institutions have a significant impact on each other, and the higher initial collaboration probability of one participant, the higher the probability of the other participating in collaboration. (3) Through the scenario simulation of two extreme probabilities, it is found that enterprises, compared with research institutions, play a more decisive role in collaborative low-carbon technology innovation under the support of the government. Therefore, if the government wants to realize the low-carbon technology collaborative innovation, the essential point is to stimulate collaboration enthusiasm of enterprises.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,186 · 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