MétaCan
Menu
Back to cohort

Кәсіпорындардың инновациялық іс-әрекетін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесі

2024· article· kk· W4404483270 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueВестник Казахского университета экономики финансов и международной торговли · 2024
Typearticle
Languagekk
FieldSocial Sciences
TopicHuman Resources and Workforce
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsComputer science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Бұл мақалада Австралия, Норвегия және Канада сияқты елдердегі өңдеу өнеркәсібі кәсіпорындарының инновациялық қызметін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесі қарастырылған. Осы мақаланың мақсаты - кәсіпорындардың инновациялық іс-әрекетін ынталандыру тетіктерін іске асырудың шетелдік тәжірибесін зерттеу және жүйелеу, сондай-ақ Қазақстанның өңдеу өнеркәсіп салаларында инновациялық іс-әрекетті тиімді ұйымдастыру үшін қолайлы жағдайлар жасауда ұсынымдар әзірлеу. Осы елдердегі инновацияларды мемлекеттік қолдаудың бағдарламалық, функционалдық және ұйымдастырушылық-экономикалық аспектілері зерттелді. Инновацияларды табысты енгізуге әсер ететін негізгі факторлар анықталды, соның ішінде салықтық ынталандырулар, протекционизм, өнеркәсіптік өндірісті субсидиялау және кооперативтік зерттеулер. Инновациялық қызметтің тиімділігіне сыртқы және ішкі факторлардың кешені әсер ететіні көрсетілді, оның ішінде қаржыландыру көлемі, материалдық-техникалық база және кадрлардың біліктілігі. Университеттер мен ғылыми-зерттеу институттарының инновациялық экожүйені дамытудағы рөлі талданды. Зерттеу әдістері ретінде жүйелеу, жинақтау, салыстырмалы талдау, трендтерді талдау және кейс-стадиялар қолданылды. Негізгі нәтижелер зерттелген елдердегі инновацияларды қолдау табысты үлгілерін Қазақстан үшін бейімдеуге болатынын көрсетті. Қазақстанның өңдеу өнеркәсібінде инновациялық қызмет үшін қолайлы жағдайлар жасау бойынша нормативтік-құқықтық базаны жетілдіру, инфрақұрылымды дамыту және қаржылық-несиелік қамтамасыз ету бойынша шаралар ұсынылды. Зерттеудің маңыздылығы шетелдік тәжірибені ұлттық экономиканың бәсекеге қабілеттілігі мен тұрақты дамуын арттыру үшін пайдалану мүмкіндігінде жатыр. This article examines the international experience of implementing mechanisms to stimulate innovative activities in manufacturing enterprises in countries such as Australia, Norway, and Canada. The aim of this article is to study and systematize the international experience of implementing mechanisms to stimulate innovative activities in enterprises and to develop recommendations for creating favorable conditions for effective organization of innovative activities in the manufacturing sectors of Kazakhstan based on successful global practices. The programmatic, functional, and organizational-economic aspects of state support for innovation in these countries are explored. Key factors influencing the successful implementation of innovations are identified, including tax incentives, protectionism, industrial production subsidies, and cooperative research. It is shown that the effectiveness of innovative activities is determined by a combination of external and internal factors, including financing volumes, material and technical base, and staff qualifications. The role of universities and research institutes in the development of the innovation ecosystem is analyzed. The research methods used include systematization, generalization, comparative analysis, trend analysis, and case studies. The main results show that successful models of innovation support in the reviewed countries can be adapted for Kazakhstan. Measures are recommended for creating favorable conditions for innovative activities in Kazakhstan's manufacturing sectors, including improving the regulatory framework, developing infrastructure, and providing financial and credit support. The significance of the research lies in the potential use of international experience to enhance the competitiveness and sustainable development of the national economy.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.443
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0050.005
Meta-epidemiology (broad)0.0040.004
Bibliometrics0.0030.008
Science and technology studies0.0060.005
Scholarly communication0.0070.003
Open science0.0070.003
Research integrity0.0040.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0310.039

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.354
Teacher spread0.332 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it