Deutschland nach wie vor ein attraktiver Forschungsstandort für multinationale Unternehmen
Bibliographic record
Abstract
Deutsche Konzerne wie Volkswagen, Daimler, Bosch und Siemens gehören zu den forschungsstärksten der Welt. Trotz gestiegener Aufwendungen für Forschung und Entwicklung im Ausland verliert der Heimatstandort für diese Unternehmen nicht an Bedeutung. Ausländische Unternehmen tragen in Deutschland ein Viertel zu den gesamten Ausgaben der Wirtschaft für Forschung und Entwicklung bei. Sie steigern ihre Aufwendungen in gleichem Tempo wie einheimische Unternehmen, und auch ihre technologischen Schwerpunkte sind ähnlich. Insgesamt sind die Ausgaben der Unternehmen für Forschung und Entwicklung in Deutschland in Relation zum Bruttoinlandsprodukt mit zwei Prozent im internationalen Vergleich hoch. Nicht nur die deutschen Konzerne profitieren von den Chancen der Internationalisierung von Forschung und Entwicklung, sondern auch ihr Heimatstandort Deutschland, der auch für ausländische Unternehmen offenbar sehr attraktiv ist.
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.033 | 0.005 |
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".