Brexit may hurt U.S. and UK tech companies
Notice bibliographique
Résumé
Silicon Valley's biggest businesses could face tougher regulations following Britain's decision to withdraw from the European Union, and some might have to leave London to attract the best employees. Britain's exit from the European Union could make Europe less-friendly to Silicon Valley tech companies.Many count on Europe for a quarter or more of their business, and they might find Europe a more challenging environment in which to operate.It could take a year or more to see the full impact, but the Associated Press lists 4 ways U.S. and United Kingdom-based companies could be affected.--First, Silicon Valley could lose a moderating voice.Apple, Google, and other U.S. companies have been subject to tough regulations from the E.U. in the past, but industry groups say they could face even tougher rules without Britain in the mix.Britain's acted as the moderating balance against Germany, France and other countries that prefer stricter oversight.--Next, there may be a new set of regulations.While the exit could give companies a chance to lobby UK policy makers directly, it'll also make things more complex and expensive with another set of rules to comply with.--Third, border controls could drive out U.S. companies.For legal and tax reasons, many U.S. tech companies have their European headquarters in Ireland, and several have big sales operations and teams of software developers in London.It's easier to hire people in London -- primarily immigrants -- because it's more attractive than the rest of Europe.--And lastly, UK tech companies may also leave.Banks and financial services companies are some tech firms biggest customers, and are expected to head for the European continent if Britain's exit leads to new tariffs or other barriers to financial transactions.Tech industry analysts think tech companies are likely to leave as well to be closer to their customers.
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 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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,023 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,030 |
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 ».