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Enregistrement W2007013541 · doi:10.7202/1008071ar

Le rôle des synergies locales dans les processus spatiaux d'innovation

2012· article· fr· W2007013541 sur OpenAlexvenueno aff
Remingio Ratti

Notice bibliographique

RevueRevue internationale P M E Économie et gestion de la petite et moyenne entreprise · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesESPACEPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article porte sur l’évolution du rapport local-international selon les différents modèles (ou théories) de la diffusion spatiale de l’innovation: les modèles épidémico-hiérarchiques, les modèles de la division spatiale du travail, les modèles réticulaires. Il essaye, d’une façon originale, de situer la position de la PME innovatrice en distinguant trois espaces de vie de la firme : l’espace de marché, l’espace de production et l’espace de soutien. Les résultats de l’étude montrent que, dans une vision classique, la PME agirait plutôt selon le cadre défini par son espace de marché et dans un modèle où les règles du jeu seraient dictées par le marché et par la hiérarchie urbaine. Dans un contexte structurel de division spatiale du travail, au contraire, la PME devra surtout agir pour adapter son « espace de production » sans pour autant s’affranchir d’une certaine subordination par rapport à la grande entreprise multinationale et aux centres métropolitains. Enfin, le modèle récent d’analyse selon une approche réticulaire place théoriquement la PME dans une position d’affranchissement par rapport aux subordinations citées, à la condition qu’elle sache développer son espace de « soutien », c’est-à-dire une stratégie de rapport « hors marché » à caractère précompétitif. Or, ce qui est intéressant, c’est que cet espace de soutien sera avec une bonne probabilité réalisable dans certains lieux spatialement marqués par une cohésion nouvelle, par des synergies locales qui représentent à la fois un élément constitutif et un résultat de l’existence d’un « milieu innovateur », selon la terminologie du GREMI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,245
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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