A Composite Index of the Creative Economy
Notice bibliographique
Résumé
This article develops and presents a “Composite Indicator of the Creative Economy” (CICE). The CICE is a summary measure of an entity’s (e.g., a region’s) creative capacity or capability in three key dimensions: Innovation, Entrepreneurship and Openness. To develop the CICE we use an innovative method to determine the weights used to “add-up” the information contained in the data on the three dimensions. Our method – endogenous weighting – allows each entity (e.g., region) to have its own set of the weights, which are chosen to maximize the entity’s CICE score value. We use our endogenous weight methodology to benchmark the creative capacity of nine regions: Baden-Württemberg, Catalonia, Flanders, Lombardy, Maryland, Nord-Pas-De-Calais, Quebec, Rhône-Alpes, Scotland. Our analysis shows that Baden-Württemberg ranks highest in terms of creative capacity while Nord-Pas- De-Calais ranks lowest. Among the nine regions, Flanders ranks 3rd in creative capacity behind 2nd ranked Maryland. However, Flanders’ rank masks that its CICE score value is 25% below that of Baden-Württemberg and 11% below that of Maryland, indicating a non-trivial gap in creative capacity between Flanders and “best practice.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».