Política industrial y tecnológica II : documentos
Bibliographic record
Abstract
Política industrial es sinónimo de controversia. Mientras algunos economistas discuten si la política industrial debe considerarse una rama específica del árbol de la ciencia económica, e incluso afirman que "la mejor política industrial es no hacer ninguna", otros son partidarios decididos de la intervención. La mayor dificultad del análisis estriba en que la política industrial y tecnológica se basa en el concurso de diferentes disciplinas, como son la economía regional y urbana, la economía industrial como instrumento para la comprensión del espacio competitivo, la economía del cambio tecnológico y la economía de la educación. Con el propósito de introducir los fundamentos de la política industrial, esta obra contiene ocho contribuciones de los profesores Mosconi, de la Universidad de Bolonia; Pierre André Julien, de la Universidad de Québec à Trois Rivières; Ybarra, Giner y Santa María, de la Universidad de Alicante; Escorsa, de la UPC; Trullén, de la Universidad Autónoma de Barcelona, y García Wuevedo, Costa, Oroval y Escandíbul, de la Universidad de Barcelona. A lo largo de los ocho capítulos que componen el libro, tratan temas referentes a la aplicación de la economía industrial, la economía de la formación y de la información, la economía del cambio tecnológico y la economía regional y urbana, como soporte a la comprensión de la política industrial y tecnológica. Las diferentes disciplinas nos ofrecen una panorámica del papel del espacio de soporte en el desarrollo, el tratamiento del espacio competitivo, el comportamiento de las pymes, los distritos industriales, los medios innovadores, la nueva industrialización urbana, las relaciones entre el sistema productivo y los agentes sociales y la organización (redes) en el territorio.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".