China: from consumer goods manufacturer to innovation leader ?
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.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we will first explore the definition of innovation and reverse innovation. Innovation is on every lip now and it is important to explore and define clearly their exact meaning for this study. Reverse innovation is one of the most important concepts in a study about China. As Roger L. Martin, dean of the Rotman School of Management, University of Toronto said, “Water may not flow uphill but innovation does!” and it is something we have to examine since it might be the key for the Western countries’ companies to stay competitive against the Chinese ones. This study will then examine the current state of innovation in the Western countries and in China to dress a rapid image of where innovation stands now and whether it is shifting from Western countries to China. We will also dress an overview of the current economic situation in China, the world’s second largest economy rising strongly for many years. China is having a worrying indebtedness situation caused by a huge investment in construction to counter the decline of GDP caused by the 2008 crisis in the Western countries. We will see how China wants to solve that by investing in innovation, helped by many factors such as the good market opportunities, the strong capital availability and a wish from the government to change its economy from production and investment driven economy to an innovation driven economy by promoting technological innovation. Finally, with the example of the smartphone industry, we will analyze in what extent China effectively raised its investment in innovation and how its smartphone production and exports are booming. We will conclude by dressing two possible scenarios for its future that could be a crisis such as the one the Western countries knew in 2008, or to become the world’s innovation leader.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,127 |
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 découle