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Enregistrement W2044327088 · doi:10.1080/08109028.2014.934126

Mapping out the Triple Helix: how institutional coordination for competitiveness is achieved in the global wine industry

2013· article· en· W2044327088 sur OpenAlexaffabout
Anil Hira

Notice bibliographique

RevuePrometheus · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueUniversity-Industry-Government Innovation Models
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaTriple helixProductivityGovernment (linguistics)Latin AmericansGlobalizationInvestment (military)BusinessPolitical scienceEconomic growthEconomicsPoliticsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As of 2010, the OECD countries spent over $968 billion annually on research and development (R&D), with China spending another $179 billion, Russia $32 billion and Taiwan $24 billion. Evidently, the world’s policymakers have concluded that investment in R&D is a key to their future economic growth. As globalisation takes place, and developing countries increasingly show their ability to compete in labour-intensive manufactures, the race is on to develop new innovations that will create high skill, high productivity employment. President Obama’s championing of electric cars, alternative energy research and other high technology ventures is mirrored in efforts around the global to win the innovation race. But how such efforts should be organised is very much open to debate. This paper reviews in depth perhaps the fastest growing perspective, namely the Triple Helix. In June 2013, a Google search for ‘Triple Helix innovation’ revealed 281,000 hits. A library search gave over 1300 citations in books and papers using the same terms. An international association, TripleHelix.org, organises an annual conference featuring thousands of participants from academia, government and business. All of this indicates that the Triple Helix has become one of, if not the, most widely used perspectives on innovation. However, there are some major shortcomings with the approach, in particular its applicability to policy situations. Over the course of 2009–12, we developed case studies of the wine industry in Latin America, the Middle East, Central Asia, Australia, New Zealand, Canada and several US states by mapping out Triple Helix institutions and examining their interactions through secondary analysis of the literature; primary searches for industry and policy documents and websites; a global online survey of key actors; and, in most cases, in-depth interviews with the principals of key research, policy and industry bodies. Our exercise allows us to move towards more specific policy recommendations for improving innovation and competitiveness than Triple Helix theory has allowed up to this point. In creating a more precise and analytical mapping tool for Triple Helix interaction, we can develop the present heuristic approach of the Triple Helix into an approach that can examine what is actually happening in terms of inter-institutional coordination for innovation. With more precise maps of institutional interaction as it exists, we can understand more about what types of interactions are most effective in which situations. We are able to show the utility of this approach by revealing patterns across the wine case studies which suggest how the Triple Helix can be better understood, measured and applied to concrete situations. Above all, attention to strategy developed through consensus and policy leadership, and the development of specialised and locally-adapted hybrid organisations with both formal and informal overlapping personnel and funding, appear to be the keys to ensuring a successful Triple Helix innovation system.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0130,040
Communication savante0,0250,027
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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