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Enregistrement W2596734834 · doi:10.4468/2015.3.06monesi.ruggiero.sanchez

The Emilia-Romagna System for Start-Up Growth

2015· article· en· W2596734834 sur OpenAlexaff
Sara Monesi, Sveva Ruggiero, Lucie Sanchez

Notice bibliographique

RevueSymphonya Emerging Issues in Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse academic and cultural studies
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipBusinessSoftware deploymentVariety (cybernetics)Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection RadiometerEngineeringComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EmiliaRomagnaStartup (ERSU) is one of the pillars of the Emilia-Romagna regional policy to promote innovative business creation. Launched in 2011, it represents nowadays one the most developed regional instruments at EU level to support start-up creation through information, orienteering, services provision and networking opportunities. The initiative is coordinated by ASTER, the regional Consortium for Innovation and Technology Transfer. Designed by ASTER Start-up Dept on the basis of an intensive benchmark activity to provide up-to-date services, today it is constantly improving the variety and the quality of its offer which is directed to start-ups and business projects, but also to the various regional actors that are part of its network. Initiatives such as sector-focused acceleration programs (e.g. on Green or Creative sectors), opportunities to go global (through, for instance, the partnership with the Tech Venture Launch Program in Silicon Valley) and planning of new services through the participation in EU projects, represent the key added value ERSU can offer to its community of users.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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