Knowledge neighbourhoods e struttura urbana: il contributo della evolutionary economic geography
Notice bibliographique
Résumé
La conoscenza e considerata una delle principali fonti di crescita economica a livello nazionale e regionale, ma anche urbano. La geografia economica evolutiva vede tra i suoi obiettivi quello di sviluppare modelli che prendano in considerazione il ruolo della conoscenza e della sua produzione come driver principali della crescita economica e dello sviluppo regionale. L’obiettivo di questo lavoro e stato quello di fornire un quadro generale in grado di spiegare quali siano i contesti urbani piu adatti a generare conoscenza. Il focus dell’analisi sono stati i cosiddetti “knowledge neighbourhoods”, ossia i quartieri della conoscenza. In particolare si sono confrontati quartieri ospitanti imprese che utilizzano – e scambiano – conoscenze di base diverse, le imprese creative e quelle scientifiche. Sono stati quindi riportati i dati relativi ad un’analisi empirica che ha indagato sulla configurazione urbana di quartieri scientifici e creativi in tre grandi citta canadesi: Toronto, Montreal e Vancouver. Il confronto fra questi tipi di imprese ha evidenziato che le caratteristiche dei comportamenti relazionali e dei network utilizzati per lo scambio della conoscenza dipendono sia dal tipo di conoscenza oggetto di scambio, sia dal contesto urbano che ospita le diverse imprese.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».