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Enregistrement W7006105272

Suomen ja Kiinan taloudellinen symbioosi : yhteistyöllä Suomi nousuun

2017· other· fi· W7006105272 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTampere University Institutional Repository (Tampere University) · 2017
Typeother
Languefi
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationValue (mathematics)Quarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tutkimuksen tavoitteena on selvittää millä Suomen talous saadaan nousuun Kiinan avulla. Vuonna 2008 alkanut finanssikriisi on ajanut Suomen syvään taantumaan ja samalla sen kilpailukyky on laskenut muihin maihin verrattuna ja se vaikeuttaa Suomen vientiä. Sen lisäksi hallituksen alullepanema Kiky-sopimus ei ole tuonut tarpeeksi muutosta kotimaisille yrityksille. Kiina on sen sijaan finanssikriisin aikana elvyttänyt massiivisesti talouttaan ja selvinnyt pienimmillä vastoinkäymisillä kuin muut maat. Kiinan talouskasvu on lähtenyt finanssikriisin jälkeen hyvin lentoon. Kiinan valtavissa markkinoissa ja isoissa kasvunumeroissa on paljon potentiaalia, joten Suomen pitäisi tehdä enemmän taloudellista yhteistyötä Kiinan kanssa. \n \nTutkimuksen aineistona on käytetty ammattikirjallisuutta, lehtiä, verkkojulkaisuja ja aikaisempien tutkimusten asiantuntijoiden haastatteluja. Kyseessä oli laadullinen tutkimus. Tutkimuksessani oli kaksi pääaluetta eli vienti ja investointi. Viennissä pohdin mitä tuotteita ja palveluita Suomen kannattaisi viedä Kiinaan. Investoinnissa mietin että miten kiinalaisia sijoittajia saadaan enemmän Suomeen ja mihin Suomen kannattaisi panostaa, jos se haluaa menestyviä startupeja jotka menestyisivät erityisesti Kiinassa. \n \nTutkimuksessani olen päässyt johtopäätöksiin, että viennissä mahdollisuuksina ovat erilaiset ICT-sovellukset. Sen lisäksi cleantechillä, terveysvaikutteisella suomalaisella ruoalla, koulutuksella, hisseillä ja matkailulla on paljon potentiaalia vientisektorilla. Tutkimuksessani investoinnin mahdollisuuksina ovat erilaiset tietokone- ja mobiilipelit ja uusiutuva energia. Myös terveystuotteet ja elintarvikkeet ovat hyviä investoinnin kohteita. Suomen valtio voi vaikuttaa yritystuilla ja tiiviimmällä yhteistyöllä muiden virastojen kanssa vientiyrityksien ja startupien kehitykseen. Sen lisäksi Suomen valtio voi lisäpanostuksilla saada Suomen houkuttelevammaksi kiinalaisille sijoittajille.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,007

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,160 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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