The Spatial Business Landscape of India
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.
Notice bibliographique
Résumé
<p>India has in the last decade become of the fastest growing entrepreneurial landscapes in the world. With a total population of almost 1.2 billion inhabitants, it has developed from a rural economy into a highly competitive market. This study analyses the spatial configuration across the country from a regional perspective, offering an assessment of the spatial autocorrelation of business as to understand the spatial configuration of what I define as a regional-spatial business landscape. In this study, the patterns of distribution of all the registered Indian businesses are assessed counting a total of 6500 registered businesses from 1850 to 2010, which were geocoded and imported into a Geographic Information System environment. A geostatistical analysis is conducted measuring business growth and performance at a national level by means of a Global Moran’s I calculation and followed by assembling a Local Getis-Ord for regional assessment of correlation of road networks. These local spatial statistics reveal clustering of hot spots within threshold distances of road concentrations, suggesting a positive relation between location of businesses and concentration of road networks. The agglomeration of Indian businesses becomes defined by the importance of road infrastructures to allow commutes and interaction of businesses. As a result, it becomes possible to see that India’s business landscape is far from homogenous, and responds well to Weber’s theory of industrial agglomeration, while predicting possible interfirm collaboration. These business hubs in the business landscape are assessed at national level through spatial autocorrelation and then regionally diagnosed by identifying hot spots of business location given business density, and bringing to light the precise location of India’s business hubs from a spatial business landscape perspective at present.</p>
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle