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Enregistrement W4387737569 · doi:10.1080/2157930x.2023.2268915

Knowledge accumulation at the regional level and the role of intellectual property rights

2023· article· en· W4387737569 sur OpenAlexaff
Yeşim Dindaroğlu, Ezgi BADAY YILDIZ, Serdal Temel, Claudia De Fuentes

Notice bibliographique

RevueInnovation and Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyDual (grammatical number)Investment (military)Property rightsBusinessDeveloping countryEconomic geographyEconomicsEconomic systemEconomic growthPolitical scienceLawMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been a growing debate on the role of intellectual property rights (IPR) in the accumulation of knowledge and more recently on the role they play in ensuring long-term economic growth by supporting knowledge creation and expansion, incentivizing investment in R&D and innovation. This research aims to reveal the effects of industrial property rights on regional economic development in Turkey. In addition, and recognizing the heterogeneity across regions within the same country, we conduct the analysis with a caveat, by differentiating the effect across developed and developing regions. Our results suggest that industrial property rights have played a dual role, first by promoting the effort on investment in innovation activities measured as R&D intensity, and the amount of R&D employees, and second, by contributing to economic development. However, the impact differs between developed and developing regions.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,005 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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