Creativity, clusters and the competitive advantage of cities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle