MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1557129555

Globalization of innovation networks: A model of the process

2010· article· en· W1557129555 sur OpenAlexaffabout
Ricardo Vargas, J. Adam Holbrook

Notice bibliographique

RevuePortland International Conference on Management of Engineering and Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentripetal forceInterdependenceGlobalizationInternationalizationCompetition (biology)Knowledge spaceProcess (computing)Industrial organizationSpace (punctuation)Set (abstract data type)Knowledge managementBusinessComputer scienceEconomic systemEconomicsSociologyMicroeconomicsMarket economy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on innovation networks has increasingly considered their internationalization as a natural later stage in their evolution, necessitated by augmented competition and acceleration of technology cycles. A complex dynamic ensues in such later stages as firms and other actors in the innovation network begin to pursue their own interest in the innovation space, as it grows from local to global contexts. Grounded in complex system theory, in this paper we present a theoretical model of the interaction between centrifugal and centripetal forces that shape the decision making space in which entrepreneurs and higher management act as interdependent actors in a complex system. We base this model on an analysis of the way in which locally available resources, such as talent and knowledge interact with evolving business models, as technology-based firms face economic and technological uncertainties, and we set forth testable propositions derived from the model with the aim of identifying likely evolutionary paths in other innovation networks, and. Interview data from firms in the Vancouver fuel cell cluster is used to illustrate different components and processes in the model. Policy implications for innovation at the regional level are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePortland International Conference on Management of Engineering and TechnologyMême sujetInnovation and Knowledge ManagementTravaux en français237 207