Where does energy R&D come from? Examining crowding out from energy R&D

Recent efforts to endogenize technological change in climate policy models demonstrate the importance of accounting for the opportunity cost of climate R&D investments. Because the social returns to R&D investments are typically higher than the social returns to other types of investment, any new climate mitigation R&D that comes at the expense of other R&D investment may dampen the overall gains from induced technological change. Unfortunately, there has been little empirical work to guide modelers as to the potential magnitude of such crowding out effects. This paper considers both the private and social opportunity costs of climate R&D. Addressing private costs, we ask whether an increase in climate R&D represents new R&D spending, or whether some (or all) of the additional climate R&D comes at the expense of other R&D. Addressing social costs, we use patent citations to compare the social value of alternative energy research to other types of R&D that may be crowded out. Beginning at the industry level, we find no evidence of crowding out across sectors-that is, increases in energy R&D do not draw R&D resources away from sectors that do not perform R&D. Given this, we proceed with a detailed look at alternative energy R&D. Linking patent data and financial data by firm, we ask whether an increase in alternative energy patents leads to a decrease in other types of patenting activity. While we find that increases in alternative energy patents do result in fewer patents of other types, the evidence suggests that this is due to profit-maximizing changes in research effort, rather than financial constraints that limit the total amount of R&D possible. Finally, we use patent citation data to compare the social value of alternative energy patents to other patents by these firms. Alternative energy patents are cited more frequently, and by a wider range of other technologies, than other patents by these firms, suggesting that their social value is higher. © 2011 Elsevier B.V.

R&D Costs and Returns to New Drug Development: A Review of the Evidence

© 2012 by Oxford University Press. All rights reserved.This article reviews the extensive literature on R&D costs and returns. The first section focuses on R&D costs and the various factors that have affected the trends in real R&D costs over time. The second section considers economic studies on the distribution of returns in pharmaceuticals for different cohorts of new drug introductions. It also reviews the use of these studies to analyze the impact of policy actions on R&D costs and returns. The final section concludes and discusses open questions for further research.

R Markdown: Integrating A Reproducible Analysis Tool into Introductory Statistics

Nolan and Temple Lang argue that “the ability to express statistical computations is an es- sential skill.” A key related capacity is the ability to conduct and present data analysis in a way that another person can understand and replicate. The copy-and-paste workflow that is an artifact of antiquated user-interface design makes reproducibility of statistical analysis more difficult, especially as data become increasingly complex and statistical methods become increasingly sophisticated. R Markdown is a new technology that makes creating fully-reproducible statistical analysis simple and painless. It provides a solution suitable not only for cutting edge research, but also for use in an introductory statistics course. We present experiential and statistical evidence that R Markdown can be used effectively in introductory statistics courses, and discuss its role in the rapidly-changing world of statistical computation.

Seroprotection against tetanus in patients of an an emergency department in Belgium and evaluation of a bedside immunotest (Tetanos Quick Stick R).

info:eu-repo/semantics/nonPublished

Seroprotection against tetanus in patients of an an emergency department in Belgium and evaluation of a bedside immunotest (Tetanos Quick Stick R). A prospective observational study

info:eu-repo/semantics/published

Seroprotection against tetanus in patients présenting to an emergency department in Belgium and evaluation of a bedside immunotest (Tetanos Quick Stick R): A prospective observational study

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Análisis de la Corporación J.R Lindley S.A. : caso Inca Kola

Inca Kola es una bebida gasificada del Perú y elaborada por la Corporación Lindley, que ha conservado el liderazgo en el mercado peruano desde su creación, a pesar del ingreso de bebidas internacionales y de bebidas que tienen un menor precio. Desde su creación, la corporación se enfocó en vincular la bebida con la identidad peruana; estrategia que ha sido efectiva y se pueden comprobar por el liderazgo que presenta en el mercado. En los noventa, la corporación Lindley tuvo que enfrentar un escenario turbulento debido al ingreso de Coca Cola y Pepsi, sin embargo, estas no desplazaron a Inca Kola a pesar del poder de marketing que cuentan. En este sentido, el objetivo del presente trabajo es estudiar cómo la Corporación Lindley mantiene su bebida "Inca Kola" como una especialidad en el Perú, por medio de la metodología de las tres vías propuesto por Joskow. Los resultados indican que existen leyes que salvaguardan la marca Inca Kola, tanto en el ámbito nacional como internacional y que gracias a la alianza entre la corporación Lindley y Coca Cola Company, se puso fin a la competencia, aumentando las barreras de ingreso en el sector de bebidas, y como resultado la corporación pudo enfocar sus esfuerzos en seguir vinculando la bebida con la cultura peruana y modernizar sus diferentes plantas de envasado. Las conclusiones más resaltantes indican que la corporación Lindley se apalancó en el Entorno Institucional informal para captar las preferencia de los peruanos, en otras palabras vinculó una bebida aprovechando las características que tienen los consumidores peruano, los cuales tienen lazos muy fuertes con productos que asocian con la identidad nacional. En la vía de la Moderna Organización Industrial se observa que la bebida sigue liderando las ventas con un precio mayor que los competidores, indicando que la corporación tiene una estrategia de diferenciación. Respecto a la vía de la estructura de gobernaza, la corporación pudo alinear sus transacciones con los proveedores de insumos y distribuidores para garantizar la calidad, precio y a asegurando su activo especifico más importante, la marca "Inca Kola". Estas características son propias de las Especialidades.

Preliminary studies on the effect of the increased biodiversity on the population dynamics of Caliroa cerasi L. (Hymenoptera: Tenthredinidae), and its natural enemy Trichogramma minutum R. (Hymenoptera: Trichogrammatidae) in a sweet cherry (Prunus avium L.) orchard in Virch (Southern Patagonia Argentina)

p.25-36

Una propuesta para predecir el factor de erosividad R para el centro y norte de la Argentina

p.133-138

Efecto del 2,4 - DP sobre el tamaño de frutos de kiwi, Actinidia deliciosa (Chevalier) - C.F. Liang - A.R.Ferguson

p.161-165

Preliminary studies on the effect of the increased biodiversity on the population dynamics of Caliroa cerasi L. (Hymenoptera: Tenthredinidae), and its natural enemy Trichogramma minutum R. (Hymenoptera: Trichogrammatidae) in a sweet cherry (Prunus avium L.) orchard in Virch (Southern Patagonia Argentina)

p.25-36

Introducción a la Estadística con R

Generalmente, los estudiantes de bachillerato y universitarios tienen dificultades para comprender los conceptos más elementales de probabilidad y estadística. La presentación de conceptos abstractos de una forma visual y dinámica puede ayudar a comprenderlos mejor. La simulación de experimentos aleatorios ayudará a conseguirlo. Presentamos a continuación algunas de las actividades preparadas para ello.

Implementación del análisis en componentes principales con el software estadístico R

El Análisis en Componentes Principales (ACP) constituye la técnica base para el Análisis Multivariado de Datos. Su objetivo principal es reducir la cantidad de variables, manteniendo la máxima cantidad de información, presente en una tabla de datos de variables cuantitativas. En el presente artículo se expone un panorama general sobre la estructura que fundamenta un ACP y se implementa un caso concreto en el software estadístico R. Para ello es necesario un conocimiento básico de este software.