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Enregistrement W4404585332 · doi:10.15517/rce.v42i2.55159

Actividades intensivas en conocimiento en Costa Rica: una aproximación para medir la base de conocimiento de la economía

2024· article· es· W4404585332 sur OpenAlexaff
Esteban Durán-Monge, María Santos Pasamontes, A Ramírez

Notice bibliographique

RevueRevista de Ciencias Económicas · 2024
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensPROTO Manufacturing (Canada)
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de RectoresInter-American Development Bank
Mots-clésHumanitiesGeographyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using clustering techniques, an indicator defined by Eurostat is adjusted to the country to identify knowledge-intensive activities (KIA). Its application shows the meager penetration in the economic structure given its participation in production (39.2%), as well as in the labor market (30.7%). The two activities that contribute the most to production do not qualify as KIA, nor does the one related to “high technology” and responsible for the main export product. By excluding the branches of Education and Health, the contribution to production is reduced to 27.9%. The low weight of KIAs linked to Science and Technology in employment (18%) and in production (8.3%) hinders the aspirations of competing globally as a knowledge society based on innovation. The KIA are accentuated in the service sector (38.3%); its participation in Manufacturing is minimal (6.3%) and null for the agricultural sector.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,739
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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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