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Enregistrement W2752825635 · doi:10.5539/ibr.v10n10p57

Innovation and Development through Local Creative Industries: The Goldsmith Center in Caserta – Tarì

2017· article· en· W2752825635 sur OpenAlexvenueno aff
Mario Mustilli, Filomena Izzo, Domenico Graziano

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse academic and cultural studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)ConfusionIndustrial organizationQuality (philosophy)BusinessMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creative industries are one of the main productive factors that fuel quality and competition; driving forces of the Italian economy. Creative industries are leading the economic growth all over the world through their techniques, among which are Co-creation and Design Thinking. New business models are being developed which are having positive effects on other business sectors and on the urban areas where they are located.This research analyzes whether creative industries in the Goldsmith Center in Caserta (Tarì) are adopting the same innovative techniques (esp. Co-creation and Design Thinking) and if they are able to contribute to the territorial economic development.Interviews were carried out to determine the awareness of the innovative techniques (Co-creation and Design Thinking) and their potential.The results of the research indicate some confusion on the innovative techniques – Co-creation and Design Thinking – but there is a general consensus on the advantages, with positive effects on the local and/or regional business communities.The results, in short, show that the craftsmanship of the goldsmiths in Caserta, or rather, the creative sector in question, can have some positive effects even on other business sectors in the province of Caserta and, therefore, on local development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,129 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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