Creative-based strategies in small and medium-sized cities: some European study cases
Notice bibliographique
Résumé
During the last decades, creative and cultural approaches have been implemented in regional and urban development strategies as key drivers for competitiveness and growth. However, research literature tends to focus mainly in big cities and metropolis, not recognizing the potential of small cities in intermediate and rural regions in fostering territorial cohesion. Nevertheless, public policies based on creativity and innovation are being experienced in non-metropolitan and rural contexts around Europe, Canada and USA focused on economic revitalisation, urban regeneration and reversing de-population trends. These approaches are mainly based on historic precedents (‘path dependency'), in the exploitation of distinctive local attributes and assets regarding culture, environment, lifestyle and quality of life, besides specific investments in infrastructures or support programmes (such as incubators, live-work houses, and specific financing systems), which intend to induce the attraction of talent and the development of creative businesses. The main aim of this investigation is to examine the recent approaches to cultural and creative economy that are being implemented by small and medium-sized cities in Europe that still remain largely unstudied. The objective is to establish a typology of creative-based strategies through the analysis of the definitions adopted by regional and local authorities as well as the justifications and planning instruments used that reflect different priority goals or purposes. The paper engages the debate on rural and urban relationships as well as on the regional interdependencies. It is also stressed the demand for adapting widespread development policies to local specificities and to build up innovative forms of governance for a fully engagement of the local actors at different levels, in search of a competitive but also cohesive society. As a result, it is our intention to contribute to the theoretical thinking about the crucial factors for the sustainability of small local economies in regional development.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».