Varimax rotation

hello i am newbie. Calculate weights based on principal component analysis. The initial data is the following matrix.

country PATENTS ROYALTIES INTERNET EXPORTS TELEPHONES ELECTRICITY SCHOOLING UNIVERSITY
Finland 187 125,6 200,2 50,7 3,08 4,15 10 27,4
United States 289 130 179,1 66,2 3 4,07 12 13,9
Sweden 271 156,6 125,8 59,7 3,1 4,14 11,4 15,3
Japan 994 64,6 49 80,8 3 3,86 9,5 10
Korea, Rep. of 779 9,8 4,8 66,7 2,97 3,65 10,8 23,2
Netherlands 189 151,2 136 50,9 3,02 3,77 9,4 9,5
United Kingdom 82 134 57,4 61,9 3,02 3,73 9,4 14,9
Canada 31 38,6 108 48,7 2,94 4,18 11,6 14,2
Australia 75 18,2 125,9 16,2 2,94 3,94 10,9 25,3
Singapore 8 25,5 72,3 74,9 2,95 3,83 7,1 24,2
Germany 235 36,8 41,2 64,2 2,94 3,75 10,2 14,4
Norway 103 20,2 193,6 19 3,12 4,39 11,9 11,2
Ireland 106 110,3 48,6 53,6 2,97 3,68 9,4 12,3
Belgium 72 73,9 58,9 47,6 2,91 3,86 9,3 13,6
New Zealand 103 13 146,7 15,4 2,86 3,91 11,7 13,1
Austria 165 14,8 84,2 50,3 2,99 3,79 8,4 13,6
France 205 33,6 36,4 58,9 2,97 3,8 7,9 12,6
Israel 74 43,6 43,2 45 2,96 3,74 9,6 11
Spain 42 8,6 21 53,4 2,86 3,62 7,3 15,6
Italy 13 9,8 30,4 51 3 3,65 7,2 13
Czech Republic 28 4,2 25 51,7 2,75 3,68 9,5 8,2
Hungary 26 6,2 21,6 63,5 2,73 3,46 9,1 7,7
Slovenia 105 4 20,3 49,5 2,84 3,71 7,1 10,6
> ncomp=4
> d_rotated = psych::principal(d, rotate="varimax", nfactors=ncomp, scores=TRUE)
> print(d_rotated$scores[1:8,])
             RC1        RC4        RC2        RC3
[1,]  1.58530974  0.2541958 -0.3735835  0.9599011
[2,]  0.11231257  1.4178325  0.4004264  1.6166911
[3,]  0.97333919  0.6513618  0.3488886  1.5907972
[4,]  0.33763040 -0.1480830  3.2142436 -0.1976145
[5,] -0.56121011  0.3734629  2.6796104 -0.9369832
[6,]  0.28979830 -0.0429260 -0.4285641  1.6681155
[7,] -0.06583461 -0.5138104 -0.3030291  1.6741094
[8,]  0.09902825  1.1687544 -0.3417009 -0.2351002

This is actually an example from the OECD file (https://www.oecd.org/sdd/42495745.pdf), but my result does not match the result in this file on page 90. What am I doing wrong?

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