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Enregistrement W4403096455 · doi:10.4018/979-8-3693-3759-2.ch011

The Role of Government Support in R&D and Economic Diversification Across Global Economies

2024· book-chapter· en· W4403096455 sur OpenAlexaffabout
Angel Marie Polanco, Giovana Castanho, Hamed Taherdoost, Samantha Sanchez De La Luz, Alejandro Moreno Zapien, Joaquin Alberto Terzi Rios, Nicole Solange Molina Medina, Rodrigo Enrique Romero Moreira, Cesar Augusto Garcia Reconco, Taranjeet Kaur, Giovany Comin

Notice bibliographique

RevueAdvances in business strategy and competitive advantage book series · 2024
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)EconomicsEconomic geographyBusinessEconomyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores the pivotal role of research and development (R&D) in driving economic growth and diversification, with a particular focus on the Gulf States and a comparative analysis of various global economies. It begins by examining the historical reliance of the Gulf States on oil and their current transition towards innovation-driven economies. The chapter outlines key government initiatives in Saudi Arabia, the UAE, and Qatar, evaluating their impacts on economic diversification and growth. The analysis then shifts to a comparative study of R&D investment and its effects on GDP growth across different regions. It covers Southeast Asia, East Asia, North America, and Southern Europe, offering insights into how government policies and funding mechanisms influence innovation and economic performance. By contrasting the experiences of countries like Singapore, Australia, Japan, China, Mexico, the United States, Canada, Spain, France, and Portugal, the chapter highlights successful strategies and common challenges.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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'admission2
Résumé présentoui

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