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Enregistrement W2731908294 · doi:10.22584/nr45.2017.004

The State of Innovation in Sweden and its Regions

2017· article· en· W2731908294 sur OpenAlexvenueno aff
Håkan Ylinenpää

Notice bibliographique

RevueThe Northern Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetropolitan areaProductivityPosition (finance)Index (typography)Field (mathematics)Data envelopment analysisRegional scienceState (computer science)Economic geographyEconomicsBusinessComputer scienceSociologyEconomic growthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Northern Review 45 (2017): 57–75 https://doi.org/10.22584/nr45.2017.004This article focuses on the successful Swedish tradition in the field of innovation, but also discusses the flip side of an innovation culture that honours only radical innovation. Related to this tradition is a preference to measure innovativeness through patent data. Both these traditions imply a disadvantageous position for regions and companies located outside our large metropolitan areas. One problem relates to the interest in understanding how different degrees of innovativeness relate to different degrees of economic and social effects—a challenge that patent data, only to a very limited degree, addresses. This means that patent data disregards the fact that also incremental innovations “new to the region” or “new to the firm” might be powerful routes to a more dynamic development path, especially in more peripheral regions. To overcome such shortcomings, other measures and approaches are needed. One such approach developed and presented in this article is based upon Data Envelopment Analysis (DEA) and the Malmquist productivity index—employing Swedish longitudinal data, the article illustrates how they may be utilized to assess and make sense of regional technological innovation. Besides offering an unconventional picture of the regional innovation performance in Sweden, this methodological approach also identifies the northernmost part of Sweden (the Norrbotten region) as a region with its own path-breaking development trajectory. The article is concluded by discussing the region of Norrbotten as an example of a region that has traditionally capitalized on the exploitation and processing of natural resources and how such a region may diversify into new sectors using concepts such as related variety and smart specialization.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0100,015
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0120,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2017
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Résumé présentoui

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