Bibliographic record
Abstract
연구의 필요성 및 목적○ 녹색성장과 신성장동력 확보 등 국정과제의 실천을 위해 정부 R&D투자 규모가 확대되면서 과학기술정책의 과학기반, 증거기반 정책수립에 대한 요구 증대 ○ OECD 등에서도 기존의 과학기술 지표와 통계를 벗어나 새로운 개념의 혁신, 성과의 측정, 전략을 위한 지표 개발에 대한 논의가 활발히 진행 ○ 정부 R&D 투자 및 관련 인프라 구축을 통해 국정과제를 효과적으로 실천하기 위해서는 이에 요구되는 정보 즉, 국가의 과학기술 선진화를 달성함에 있어 요구되는 의사결정에 유용한 지표와 통계의 개발 및 제시가 필요 주요 연구내용제2장 선진국의 과학기술지표 최근동향제1절 OECD NESTI제2절 UK Innovation Index제3절 Canada 과학기술혁신지표 제3장 과학기술지표 분석틀 설정과 우리나라 현황 파악제1절 기존의 과학기술지표 분석틀제2절 본 연구의 과학기술 지표 분석틀 설정제3절 우리나라의 과학기술 공식지표 현황분석제4절 기술혁신연구에서의 연구적 차원의 지표조사현황 분석제5절 소결 제4장 신규 과학기술혁신조사 후보지표 발굴제1절 신규 과학기술혁신조사의 후보지표 1차 선정제2절 신규과학기술조사 1차 후보지표 세부현황제3절 소결 제5장 신규 후보지표들의 우선순위 설정제1절 Fuzzy AHP 설문조사의 이론적 배경제2절 Fuzzy AHP 설문조사 개요제3절 Fuzzy AHP 설문조사 결과제4절 소결: 1차 후보지표들의 평가항목별 우선순위 제6장 과학기술지표 개발 로드맵
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".