MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405303749 · doi:10.25683/volbi.2020.50.134

ПЕРСПЕКТИВЫ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ И БЕЛОРУССИИ

2020· article· ru· W4405303749 sur OpenAlexaboutno aff
Viktor Ozherelev, Мария Ожерельева, И.В. Вдовина, Е.В. Доценко

Notice bibliographique

RevueБизнес, образование, право · 2020
Typearticle
Langueru
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Economy and Transformation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье показано, что главным вызовом современности как для России, так и для Белоруссии является жизненная необходимость перехода к экономике инновационного типа. Отмечено, что для обеих стран характерно существенное отставание в численном значении глобального индекса инноваций от лидирующей группы государств. При этом низкий инновационный рейтинг стран коррелирует с заметным отставанием величины ВВП в пересчете на душу населения. В конечном итоге такое положение дел отрицательно сказывается на уровне средней заработной платы. Установлено, что главным последствием внедрения инновации является более высокая доля в рыночной цене продукта или услуги добавленной стоимости, генерируемой за счет монопольно высокой цены или существенной экономии расходов на производство. Приведен альтернативный пример Канады, свидетельствующий о том, что для обеспечения материального благополучия народа интенсивная эксплуатация запасов природных ресурсов должна сочетаться с активным развитием инноваций. Анализ международной статистики свидетельствует о том, что небольшие страны для поддержания лидирующих позиций в области инноваций должны затрачивать на их финансирование большую долю ВВП, чем великие державы. В этой связи инновационное будущее для экономики Белоруссии возможно только в случае ее максимально глубокой интеграции с Россией. Страна ввиду небольшого масштаба экономики не обладает достаточными ресурсами для финансирования инноваций во всех отраслях техники, производимой ее промышленностью. При реальном сближении стран могли бы быть сформированы мощные транснациональные финансово-промышленные группы, способные концентрировать финансовые ресурсы для осуществления массированных инвестиций в инновации и успешно конкурировать с европейскими и американскими производителями соответствующей техники The article convincingly shows that the main challenge of our time for both Russia and Belarus is the vital need for a transition to an innovative type of economy. It is noted that both countries are characterized by a significant lag in the numerical value of the global innovation index from the leading group of states. At the same time, the countrys low innovative rating correlates with a noticeable lag in GDP per capita. Ultimately, this state of affairs adversely affects the level of average wages. It was established that the main consequence of the introduction of innovation is a higher share in the market price of a product or service of added value generated due to a monopolistically high price or significant savings in production costs.An alternative example of Canada is given, indicating that in order to ensure the material well-being of the people, intensive exploitation of natural resources should be combined with the active development of innovations. An analysis of international statistics indicates that small countries, in order to maintain leadership in innovation, should spend a larger share of GDP on their financing than great powers. In this regard, an innovative future for the economy of Belarus is possible only if it integrates as deeply as possible with Russia. The country, due to the small scale of the economy, does not have sufficient resources to finance innovation in all branches of technology produced by its industry. With a real rapprochement of countries, powerful transnational financial and industrial groups could be formed that could concentrate financial resources for massive investments in innovations and successfully compete with European and American manufacturers of relevant equipment.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,013

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,154 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueБизнес, образование, правоMême sujetDigital Economy and TransformationTravaux en français237 207