La difusión de la tecnología relacionada con el comercio entre el Norte y el Sur. Círculos virtuosos de crecimiento en la América Latina
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Abstract
El presente artículo analiza el efecto de la difusión de la tecnología del Norte (NRD) relacionada con el comercio, la educación y la gobernabilidad en la productividad total de los factores (PTF) en la América Latina y el Caribe (ALC) y otros países en desarrollo. La NRD de los países en desarrollo se define como la suma ponderada de los acervos de ID del Norte, con ponderaciones relacionadas con la apertura para con los socios comerciales del Norte. La NRD especificada por industria se basa en los acervos de ID específicos por industria del Norte, las pautas de comercio entre el Norte y el Sur, y las relaciones entre los insumos y la producción del Sur. Los principales hallazgos son los siguientes: i) el efecto de la educación y la gobernabilidad en la NRD es significativamente mayor en ALC que en otros países en desarrollo, mientras que sucede lo contrario en el caso de la NRD; ii) la educación, la gobernabilidad y la NRD tienen efectos adicionales en la PTF en las industrias de ALC que se caracterizan por una intensa inversión en ID, de la interacción con las otras dos variables, y iii) dado que la NRD aumenta con la apertura hacia el Norte y con los acervos de ID del Norte, ambas variables aumentan la PTF del Sur tanto de manera directa como por medio de la interacción con la educación y la gobernabilidad. Estos efectos de interacción sugieren que un aumento cualquiera de las tres variables de políticas —educación, gobernabilidad y apertura— produce ciclos virtuosos de crecimiento. Dichos ciclos resultan ser menores cuando se trata de un aumento en sólo una de estas variables, más intensos si se presenta un aumento en dos de ellas y todavía más intensos cuando el aumento ocurre en las tres.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".