Trajectory of Technology Upgrading: Intellectual Structure and Future Research Directions
Notice bibliographique
Résumé
Technology upgrading is a crucial factor in global economic development and competitiveness. This paper provides a scoping review of technology upgrading research, examining literature from 1995 to 2023. The field, still evolving, is analyzed to understand its intellectual structure, identifying key thematic clusters and central contributors. Four primary research clusters are identified: i) Technology Upgrading and Economic Development; ii) China's Technological Advancement and Impact; iii) Global Value Chains and Knowledge Dynamics; and iv) Productivity and Competitive Dynamics. Each cluster covers diverse aspects of technology upgrading, from policy implications to environmental sustainability. The study highlights the necessity of a holistic perspective to inform policy-making and academic research, advocating for consolidating fragmented knowledge and providing a structured overview of the field. The paper calls for multifaceted future research, exploring governance models, innovation capabilities, and the lifecycle of technology within firms. Findings emphasize the growing academic and practical relevance of technology upgrading, evidenced by rising publication and citation rates. The review advocates for new inquiries, cross-disciplinary collaborations, and policy-oriented studies to advance technology upgrading and integrate it into economic and social frameworks. As technological innovation increasingly drives global development, this field is vital for shaping future progress. The studies is one of the earliest studies based on scoping review of technology upgrading that contributes the new knowledge in the literature of innovation management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».