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Enregistrement W4403096312 · doi:10.4018/979-8-3693-3759-2.ch006

Global Perspectives on Government Support for Research and Development

2024· book-chapter· en· W4403096312 sur OpenAlexaff
Hamed Taherdoost, Carlos Jesus Zamarron Vieyra, Danna Aracely Sifuentes Vasallo, Harshkumar Maheshkumar Buha, Anel Lopez Santillan, Rodrigo Alexander Cortez Solano, Bryan Reinlein Duarte, Paula Catalina Londoño Pulido, Nadia González, Luis Felipe Gonzalez Palacios, Víctor Rivera, Edith Puga Madrigal

Notice bibliographique

RevueAdvances in business strategy and competitive advantage book series · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Research developmentPolitical scienceGeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores a comparative analysis of government support for research and development (R&D) and its impact on gross domestic product (GDP) growth across diverse countries, including Peru, Nepal, Pakistan, and Nigeria. By examining R&D policies, practices, and outcomes in these nations, the study aims to elucidate the complex relationship between government initiatives and economic metrics. Key findings highlight the importance of tailored R&D strategies, tax incentives, and funding mechanisms in driving innovation, job creation, and industrial competitiveness. Insights from this analysis offer valuable guidance for policymakers, stakeholders, and researchers seeking to foster sustainable economic development through effective R&D interventions. The case studies presented underscore the critical role of government support in shaping innovation ecosystems and advancing inclusive, innovation-driven economies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,262 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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