A Study on the Impact of Industrial Robot Development on the Economy – A Case Study of China
Notice bibliographique
Résumé
The impact of industrial robot development on the economy has long been a subject of keen interest. This research aims to explore the role of industrial robots in the Chinese economy and the factors influencing their impact. This is achieved through an analysis of the scale of the industrial robot market, its applications, the localization process, and its effects on employment and production efficiency. In the course of this study, we review the rapid growth of the Chinese manufacturing sector and the increasing adoption of industrial robots. With technological advancements, industrial robots have achieved significant milestones in fields such as automobile manufacturing and electronics production. Subsequently, this paper delves into the repercussions of industrial robots on the Chinese economy. Data indicates that the widespread use of industrial robots has significantly enhanced production efficiency, lowered production costs, and improved product quality. Furthermore, the paper scrutinizes the progress of domestication in the industrial robot sector, highlighting China's positive strides in enhancing its capacity for independent research and development, as well as manufacturing. Consequently, the rapid development of industrial robots has exerted a multifaceted impact on the Chinese economy, fostering both production efficiency and industrial upgrading, while also giving rise to a series of employment and societal issues. In the future, China should continue to intensify its efforts in technological innovation and talent development to better address the challenges and opportunities arising from the development of industrial robots, thereby promoting sustained and healthy economic growth.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».