Creativity, clusters and the competitive advantage of cities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to marry Michael Porter’s industrial cluster theory of traded and local clusters to Richard Florida’s occupational approach of creative and routine workers to gain a better understanding of the process of economic development. Design/methodology/approach – Combining these two approaches, four major industrial-occupational categories are identified. The shares of US employment in each – creative-in-traded, creative-in-local, routine-in-traded and routine-in-local – are calculated, and a correlation analysis is used to examine the relationship of each to regional economic development indicators. Findings – Economic growth and development is positively related to employment in the creative-in-traded category. While metros with a higher share of creative-in-traded employment enjoy higher wages and incomes overall, these benefits are not experienced by all worker categories. The share of creative-in-traded employment is also positively and significantly associated with higher inequality. After accounting for higher median housing costs, routine workers in both traded and local industries are found to be relatively worse off in metros with high shares of creative-in-traded employment, on average. Social implications – This work points to the imperative for the US Government and industry to upgrade routine jobs, which make up the majority of all employment, by increasing the creative content of this work. Originality/value – The research is among the first to systematically marry the industry and occupational approaches to clusters and economic development.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».