Can Technology Clusters Deliver Sustainable Livelihoods? Constructing a Role for Community Economic Development
Notice bibliographique
Résumé
The sustainability of technology clusters has becomequestionable as a result of recent declines in technology relatedjobs.This research suggests that community economic development (CED)strategies can aid in sustaining and stabilizing technology sector jobs andmarkets.Focusing on Canada's National Capital Region (NCR), the limitsand advantages of utilizing CED strategies in addition to government andbusiness strategies that encourage cluster growth is explored. Past research regarding the development and growth of technology clusters,as well as limitations associated with these clusters, is presented.Theperformance of the NCR is discussed, highlighting areas of both positive andnegative growth.The role of CED is then analyzed, focusing on some of theadvantages and disadvantages of this program and its prevalence among thescience and technology industry.CED performs the followingfiveroles among technology clusters: (1) bridging the digital divide; (2)facilitating knowledge workers to manage technology-sector volatility; (3)mobilizing organizational resources that promote community development amonglow-income people; (4) producing multi-sector leadership structures; and (5)encouraging the development of community-owned science and technologyenterprises. CED is vital for technology-cluster growth.Current strategies beingused in Ottawa (restructuring the governance of economic-development and thescale of training) are considered, as are predictions regarding the future ofCanadian technology clusters. (AKP)
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».