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Enregistrement W4403165816 · doi:10.61091/jcmcc122-05

Selection Process Based on Advancing the Development of a Science and Technology Law System with Chinese Features

2024· article· en· W4403165816 sur OpenAlexvenueno aff
Gu Xiaogang

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLaw, AI, and Intellectual Property
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Selection (genetic algorithm)Computer scienceLawEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The significance of advancing socialist S&T legal system building with Chinese features is examined in this paper, along with the extensive effects it has on S&T innovation and economic growth. Against the backdrop of an increasingly competitive global scientific and technology landscape, China’s ability to innovate and achieve sustainable growth hinges on the establishment of an ideal science and technology legislative framework. This essay first examines the primary obstacles to China’s development of a science, technology, and innovation (S&T) legal system, including inadequate protection for intellectual property rights, a flawed process for transforming scientific and technological advancements, and an insufficient system for encouraging enterprise innovation. Then, this research presents a quantitative analysis model to optimize the path of science and technology legal building by applying the improved particle swarm optimization method (PSO). The model takes into account a wide range of variables, including the degree of intellectual property protection, the strength of legal backing, the pace at which scientific and technological advancements are transformed, etc. Through the analysis of simulation data, the model also confirms the promotion effect of the legal system construction on the quantity of patent applications, the success rate of innovation projects, the enterprise R&D expenditure, and the expansion of the local economy. The study’s findings demonstrate that bolstering the science and technology legal system can effectively encourage businesses to boost R&D investment and foster regional economic development in addition to greatly raising the quantity of patent applications and the success rate of innovation projects. The rigorous intellectual property protection laws and ideal legal framework for the conversion of accomplishments greatly boost the regional innovation vitality and economic efficiency, particularly in the case study of Zhongguancun in Beijing and East China. Moreover, adaptive weighting is used to enhance the PSO algorithm and optimize the development of science and technology legal system’s comprehensive performance index, thereby confirming the model’s viability and efficacy. The study’s findings offer theoretical justification and helpful advice for China’s development of a science and technology legal framework, which is crucial for fostering innovation in these fields and boosting the country’s competitiveness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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