22@ and the Innovation District in Barcelona and Montreal: A Process of Clustering Development between Urban Regeneration and Economic Competitiveness
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes the governance strategy of the 22@ District in Barcelona in order to assess the factors that explain its success and could support the economic reconversion of Montreal’s future Innovation District (ID), as well as that of other cities. We examine the case of the 22@ District as a former industrial neighbourhood seen as a “model” of urban regeneration and economic revitalization. Our assumption is that the world’s major cities are going through a phase based on the reorganization of central urban areas. Our article evaluates the main factors of urban regeneration in the 22@—district of innovation and it identifies elements of best practices in terms of governance which can be constructive for the “Quartier de l’Innovation” in Montreal and similar projects of other cities. The paper highlights the role of decision makers concerning the process of governance of 22@ and its historic changes, and insists on the the role of socioeconomic actors and territorial factors that could support the level of integration and implementation of Montreal@ID. Our paper highlights the importance of the integration process based on socio‐territorial innovations characterizing the Catalan context of 22@ as well as the Innovation District, something useful for other similar initiatives.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».