Technology maturity and high tech venture attractiveness: A model for emerging technology based economic development
Notice bibliographique
Résumé
Exceptional regional economic development is fueled by Schumpeterian cycle. Further, Schumpeter's economic growth cycles are initiated by emerging technologies. However, as the name implies emerging technology based products are often not fully developed. Moreover, they are often sponsored by small firms seeking to disrupt a current industry standard technology product paradigm. These are the firms that when successful generate economic job and wealth creation in the regions they reside. These firms need resources to initiate and sustain but they are typified by lower Technology Readiness Level (TRL) technology product paradigms targeted at ambiguous markets. Such firms are often eschewed by today's funders and other resource providers. Yet, if emerging technologies are the wellspring of new Schumpeterian driven cycles of economic development and the firms that underpin that development cannot be sustained then there is cause for concern. Here, we investigate if regional economic development efforts have generated any resource support for firms which focus on emerging technology based commercialization. We do this using the case study method. We seek to understand how different regions are improving the financial entrepreneurial environment. We use secondary data research techniques to find the activities those regions are performing that assist entrepreneurial and intrapreneurial efforts in their region. We provide a first ever model for economic development based on emerging technology and technology entrepreneurship. We find to our surprise some pervasive techniques but overall little commonly in the ways regions assists these firms' efforts.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».