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Enregistrement W7037943233

Firm-level innovation in New Zealand

2011· article· en· W7037943233 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueeSpace (Curtin University) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Geology in Latin America and Caribbean
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimension (graph theory)Survey data collectionProbitProbit modelLongitudinal dataModular designRegression analysisOrdered probit
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation is an issue that has attracted considerable research interest in economics. Innovation related data, collected via firm based surveys, has become the norm for many countries (e.g. Canada, United States, Malaysia, Taiwan, Australia). In New Zealand the main survey instrument of this type is the Business Operation Survey (BOS), which is an integrated, modular survey developed by Statistics New Zealand (SNZ). The survey has been operating annually since 2005 and includes up to three "modules" each with its own specific objectives. The first module focuses on business performance and the characteristics of participating firms. The longitudinal dimension of these data enables changes over time to be analyzed and facilitates the investigation of causal relationships. The second module operates on a rotational basis, where the survey content alternates between innovation and business use of Information and Communication Technology (ICT). The innovation module replaced the Innovation Survey, which was last run in 2003. This paper seeks to identify the innovative behaviour of New Zealand firms using the Longitudinal Database (LBD) that stems from the 2006 SNZ IBULDD (Improved Business Understanding via Longitudinal Database Development) initiative. IBULDD links business related data (including BOS) into an integrated longitudinal database. Starting from a detailed review of the international innovation research literature, a list of potential regression variables was established. A new set of probit regression models are proposed where four different innovation outcomes were developed and tested in an attempt observe the stability of the models over time. In summary the results of presented in the paper are: Firstly, New Zealand firms appear to experience smaller positive size and market power effects than found internationally due to the unique (micro-sized) firm demographics. The large impact of SMEs and the relatively flat market structure appear to have disadvantaged individual businesses in the innovation space as well as potentially New Zealand as a whole. Secondly, general investment may be more beneficial than specific R&D projects. R&D projects generally require large quantities of resources from participants, and the pay-off periods tend to be longer. Without sufficient economies of scale it is extremely risky for firms to participate. In contrast, small scale investments aimed at technology acquisition, product improvements and market entry appear to be more cost effective options in the short run. Exporting and direct investment overseas are two preferred channels for seeking market information and innovation opportunities. Finally, favorable regional environments are innovation enhancing, however once an acceptable level has been reached diminishing marginal returns appear to set in quite quickly. From a policy prospective, it seems necessary to alter the policy setting in response to the current market environment and over-investment in infrastructure is not recommended, given resource constraints and potential opportunity costs.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,153 · 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