Knowledge Flows and IndustrialClusters: An Analytical Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
The dynamism and persistence of competitiveness among industrial clusters, even in the wake of globalization and liberalization in the 1990s, has led researchers to explore the causes of dynamic efficiencies at the cluster level. Cluster studies in the 1980s focused on static advantages of clustering that essentially emerge from lower transaction costs, vertical disintegration of production, availability of skilled manpower and inter-firm interaction. Recent studies have focused on dynamic efficiencies that emanate from learning at the cluster level. The "knowledge focus" of cluster studies is of recent origin and we know very little about the nature of knowledge flows and their determinants. This paper reviews the available literature to identify key processes at work and the gaps in the understanding of these processes. It is suggested that the nature and quantum of knowledge flows in a cluster would depend upon its (a) internal characteristics, (b) external linkages and (c) external policy and economic environment. Using available studies, the paper highlights the role of these characteristics in the generation and flows of knowledge within the cluster. Many of the relationships are still being explored and no consensus has emerged. Future efforts at analyzing these issues will need to systematically capture the knowledge embodied in products, processes and practices and the variety of sources that contribute to the development and diffusion of this knowledge. Apart from other issues, a research focus on the role of "external" linkages of a cluster in knowledge flows will be extremely useful and should be accorded top priority. In the process, the linkages between "internal" and "external" sources of knowledge should also be systematically analyzed. Some methodological issues that will need to be addressed while pursuing research in this direction are identified.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».