Bottom‐up Triple Helix: science policy in the states of the USA
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The paper aims to investigate the emergence of science policy in the states of the USA, drawing attention to the fact that every state has a science and technology agency and multiple programs that attempt to raise the level of science and technology in the state and attract resources from elsewhere. Design/methodology/approach The paper builds upon the authors' previous study of high‐tech growth and renewal in Boston and Silicon Valley through analysis of documents and interviews with key actors in universities, S&T policy units of the Governor's association to detail the bottom‐up initiatives exemplifying the US innovation policy model. Findings The path dependent elements in US science and technology policy are an enhanced role for universities, an ambivalent role for national government and industry and a growing role for state and local government. Federal research funds, largely confined to support of agricultural research before the Second World War, became available for a variety of civilian and military purposes, on an ongoing basis, after the war. An assisted linear model of coordinated innovation mechanisms has been constructed on this base to translate inventions into economic activity through university‐industry‐government interactions. Originality/value The paper shows that S&T policy at the state level fills gaps in university‐industry relations, leverages federal R&D spending and enhances local comparative and competitive advantage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».