The Socio-Economic Role of Entrepreneurial Universities in Development of Innovation-Driven Clusters: The Russian Case
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, Russia has to build its foreign policy in the difficult conditions of aggravation of internationalrelations with the traditional economic partners, imposing sanctions on leading domestic enterprises andrestricted access to resources such as capital in world markets. Of course, all these factors have the negativeimpact on the Russian economy as a whole. So it requires rapid business-process reengineering in the existingeconomical system and more effective organization of domestic industry. Restriction on actions in accustomedmarkets, in familiar environment provokes a pre-crisis situation. It creates a strong motivation to innerdevelopment of the national economy, commitment to internal business needs and diversification of priorities forlong-term cooperation. So, it is very important for Russia to find the effective tools of real socio-economicalimprovements in home markets and revitalize its business climate. The good alternative to raw-based orientationis advancement of manufacturing industry and high-tech production. Unfortunately, it happens not so often inmany brunches of Russian economy. For an isolated case to become a national trend, it is necessary to create anintertwined system of stable relations between enterprises and institutional organizations in different regions ofthe country. This article analyzes the prospects for creation of regional innovation-driven clusters in specificRussian conditions. The special role in formation of such clusters belongs to entrepreneurial universities, whichare not only able to generate new technologies and innovative products, but also serve as a source of institutional,organizational, cultural and communication innovations that are useful for the business community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».