MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2048224114 · doi:10.1109/picmet.2006.296561

Regional Systems of Innovation in Canada: Two Case Studies

2006· article· en· W2048224114 sur OpenAlexaboutno aff
Claudia Díaz-Peréz, Ricardo Vargas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)Process (computing)Cluster (spacecraft)Economic geographyInnovation managementRegional innovation systemRegional developmentInnovation systemRegional scienceInnovation processBusinessKnowledge managementIndustrial organizationComputer scienceMarketingEconomicsSociologyWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for the development of regional innovation systems is widespread and recognised in many countries. Quite a few studies have examined individual clusters with the purpose of identifying their essential components and of determining the conditions in which they may arise and prosper. In most of the literature however, it is recognized that there is little firm knowledge about their development process, and about the ways in which they can be promoted and fostered. The "path specificity" of their developments seems to hinder attempts at identifying specific measures that can promote their appearance and growth in contexts different from those where they already have. Canada's effort in this endeavour, however, seems to be paying off, since the country can boast of several burgeoning innovation clusters, some of which seem to be responding to specific policy measures at the regional level. In this study we have aimed at elucidating the structure and dynamics of two innovation clusters in British Columbia: the biotechnology innovation cluster, and the fuel cell innovation cluster, in order to gain a better understanding of their structure, their dynamics, and the way in which they respond to specific efforts by their actors and promoters

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetRegional Development and PolicyTravaux en français237 207