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Enregistrement W2097725863 · doi:10.1080/02690942.2010.533422

Innovation Policy as Industrial Policy: Some Lessons from Hamburg's Regional Innovation System

2010· article· en· W2097725863 sur OpenAlexaff
Tim Vorley, Jen Nelles

Notice bibliographique

RevueLocal Economy The Journal of the Local Economy Policy Unit · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBritish Academy
Mots-clésRestructuringInnovation systemRegional innovation systemIndustrial policyBusinessTechnology transferKnowledge transferAdaptation (eye)Technology policyKnowledge baseEconomic systemIndustrial organizationRegional scienceEconomicsInternational tradeManagementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread transformation of the economic base has seen the decline of traditional manufacturing economies and the rise of knowledge-based economies. Consequently, conventional manufacturing-oriented industrial policy has become ‘future orientated’ towards the challenges of the knowledge-based economies, and increasingly replaced by innovation policy. Drawing upon original empirical research on Hamburg's regional innovation system, this paper unravels how innovation policy has increasingly sought to embed and realise the value of universities and publicly-funded research institutions by positioning them at the core of the regional innovation system. The outcome is that innovation policy plays an important catalytic role in promoting technology transfer and knowledge exchange. However, the success of this new agenda is shown to depend on its acceptance and adaptation by universities and publicly-funded research institutes. This study of Hamburg reveals how, when effectively achieved, innovation policy as a form of future-orientated industrial policy can restructure local economies as centres of high-technology research and development with strong science-industry links.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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