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Enregistrement W2127724452 · doi:10.1111/cag.12068

KIBS and innovation: The geographic dynamics of innovation in Quebec

2014· article· en· W2127724452 sur OpenAlexaffvenueabout
Mathilde Plassart, Richard Shearmur

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaEconomic geographyNeighbourhood (mathematics)Context (archaeology)BusinessGovernment (linguistics)Service (business)Spatial contextual awarenessGeographical distanceCensusService innovationRegional scienceMarketingGeographySociologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The question we address in this article concerns the possible existence of specifically geographic processes that influence the propensity of Québec City knowledge‐intensive business services (KIBS) firms to innovate. In other words, after controlling for factors of innovation that are internal to the firm, does their neighbourhood‐level environment within the Quebec census metropolitan area partly determine their propensity to innovate? More specifically, this study looks at whether proximity to certain types of economic activity —measured by their employment levels— is connected with innovation. We show that proximity effects do exist, but that these differ according to the type of innovation considered and according to the type of activity to which proximity is measured. Our results indicate that clusters including KIBS, manufacturing, and technical KIBS seem to benefit innovation. Service establishments are, however, more innovative when they are close to the centre of Quebec City, and remote from professional services and government. The nature of these results differs somewhat from those for Montreal—in particular there is no tendency for innovation to increase with the distance to the central business district (CBD). This suggests that the connection between intra‐metropolitan location and KIBS innovation is dependent on specific metropolitan context, and does not therefore reflect easily generalisable processes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,164 · 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.

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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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