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Enregistrement W4389948554 · doi:10.1080/13511610.2023.2289828

A cross-national investigation into the effects of religion on national innovation

2023· article· en· W4389948554 sur OpenAlexaff
Said Toumi, Zhan Su

Notice bibliographique

RevueInnovation The European Journal of Social Science Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCulture, Economy, and Development Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractionalizationReligiosityCommunismBuddhismDiversity (politics)Socioeconomic statusPolitical scienceNational heritageProtestantismDevelopment economicsSociologySocial scienceEconomic growthEthnic groupGeographyEconomicsLawAnthropologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims at analyzing the effects of religion on national innovation. Using data from 77 countries, we conduct a cross-national investigation into the effects of religiosity, religious affiliations, religious fractionalization (religious diversity), and communist heritage on the national innovation capability. The analyses show that religiosity has a significantly negative association with the national innovation capability even after controlling for the effects of socioeconomic development. Further analyses show that Protestant and Buddhist affiliations are positively while communist heritage is negatively associated with national innovation capability. The analyses do not show any significant relationships between religious fractionalization and national innovation capability. In the end, the findings are discussed, and avenues for future research are pointed out.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,015
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,307 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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