Evaluating the maturity of supporting NTBF policy: evolutionary analysis of two key laws in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Policy evaluation has spread rapidly around the world in the last few decades. This study develops and applies a policy maturity model to evaluate the evolution of two significant innovation policies in Iran: the Law on Supporting Knowledge-Based Institutions and Companies (2010) and the Knowledge-Based Production Leap Act (2022). The study focuses on new technology–based firms (NTBFs), known as ‘knowledge-based firms’, which play a crucial role in fostering innovation and economic development. Employing a qualitative methodology, this research integrates a systematic literature review with in-depth interviews conducted with 15 national innovation policy experts. The proposed model identifies four distinct levels of policy maturity, ranging from Undefined to Broad Perspective. Findings reveal that the 2010 law aligns with a Narrow Perspective, characterized by government-centric interventions. In contrast, the 2022 act reflects an Intermediate Perspective, reflecting increased cooperation between public and private sectors. To progress towards the Broad Perspective—where civil society plays an active role—this study recommends strengthening macrolevel governance, institutionalizing transparent evaluation and learning mechanisms, promoting stakeholder engagement, and enhancing the resilience of innovation policies. The research contributes theoretically by offering a structured framework for evaluating innovation policies in developing countries, addressing the need for context-specific assessment tools beyond existing models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».