MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404483270 · doi:10.52260/2304-7216.2024.2(55).31

Кәсіпорындардың инновациялық іс-әрекетін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесі

2024· article· kk· W4404483270 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueВестник Казахского университета экономики финансов и международной торговли · 2024
Typearticle
Languekk
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Resources and Workforce
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Бұл мақалада Австралия, Норвегия және Канада сияқты елдердегі өңдеу өнеркәсібі кәсіпорындарының инновациялық қызметін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесі қарастырылған. Осы мақаланың мақсаты - кәсіпорындардың инновациялық іс-әрекетін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесін зерттеу және жүйелеу, сондай-ақ Қазақстанның өңдеу өнеркәсіп салаларында инновациялық іс-әрекетті тиімді ұйымдастыру үшін қолайлы жағдайлар жасауда ұсынымдар әзірлеу. Осы елдердегі инновацияларды мемлекеттік қолдаудың бағдарламалық, функционалдық және ұйымдастырушылық-экономикалық аспектілері зерттелді. Инновацияларды табысты енгізуге әсер ететін негізгі факторлар анықталды, соның ішінде салықтық ынталандырулар, протекционизм, өнеркәсіптік өндірісті субсидиялау және кооперативтік зерттеулер. Инновациялық қызметтің тиімділігіне сыртқы және ішкі факторлардың кешені әсер ететіні көрсетілді, оның ішінде қаржыландыру көлемі, материалдық-техникалық база және кадрлардың біліктілігі. Университеттер мен ғылыми-зерттеу институттарының инновациялық экожүйені дамытудағы рөлі талданды. Зерттеу әдістері ретінде жүйелеу, жинақтау, салыстырмалы талдау, трендтерді талдау және кейс-стадиялар қолданылды. Негізгі нәтижелер зерттелген елдердегі инновацияларды қолдау табысты үлгілерін Қазақстан үшін бейімдеуге болатынын көрсетті. Қазақстанның өңдеу өнеркәсібінде инновациялық қызмет үшін қолайлы жағдайлар жасау бойынша нормативтік-құқықтық базаны жетілдіру, инфрақұрылымды дамыту және қаржылық-несиелік қамтамасыз ету бойынша шаралар ұсынылды. Зерттеудің маңыздылығы шетелдік тәжірибені ұлттық экономиканың бәсекеге қабілеттілігі мен тұрақты дамуын арттыру үшін пайдалану мүмкіндігінде жатыр. This article examines the international experience of implementing mechanisms to stimulate innovative activities in manufacturing enterprises in countries such as Australia, Norway, and Canada. The aim of this article is to study and systematize the international experience of implementing mechanisms to stimulate innovative activities in enterprises and to develop recommendations for creating favorable conditions for effective organization of innovative activities in the manufacturing sectors of Kazakhstan based on successful global practices. The programmatic, functional, and organizational-economic aspects of state support for innovation in these countries are explored. Key factors influencing the successful implementation of innovations are identified, including tax incentives, protectionism, industrial production subsidies, and cooperative research. It is shown that the effectiveness of innovative activities is determined by a combination of external and internal factors, including financing volumes, material and technical base, and staff qualifications. The role of universities and research institutes in the development of the innovation ecosystem is analyzed. The research methods used include systematization, generalization, comparative analysis, trend analysis, and case studies. The main results show that successful models of innovation support in the reviewed countries can be adapted for Kazakhstan. Measures are recommended for creating favorable conditions for innovative activities in Kazakhstan's manufacturing sectors, including improving the regulatory framework, developing infrastructure, and providing financial and credit support. The significance of the research lies in the potential use of international experience to enhance the competitiveness and sustainable development of the national economy.

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,039

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,332 · 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