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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 OpenAlex
Håkan Ylinenpää

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,179
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