Public and private goods in the development of additive manufacturing capacity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The promotion of additive manufacturing (AM) as a set of enabling technologies has been a prominent feature of new policies seeking to revitalize manufacturing in developed economies. Because of its differences from traditional manufacturing technologies, small businesses, in particular, face high costs in adopting AM methods. How can governments assist small firms and their innovation ecosystems to make significant leaps in enabling technologies? This paper conceptualizes the challenges faced by groups of small enterprises adopting new technologies and a decentralized policy effort to systematically increase the use of advanced manufacturing technologies. In Canada, funding used by community colleges to create applied research centers has been intended to establish anchors for local “industrial commons” around advanced manufacturing methods. By providing both information and working capital to private sector partners, these community college programs should ideally mitigate challenges to the adoption of AM technologies—the so-called “valley of death”—in local ecosystems. There are many successful individual cases of partnership (i.e., private goods); however, this bottom-up approach seems to fail both as a means of promoting vibrant industrial commons (i.e., public goods) and as a coherent national strategy. We trace the challenges of this approach to principal-agent problems associated with layering new programs upon existing organizations, the density of program participants, and the presence of appropriate technologies.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».