Small States and Small Cities: Using Interpersonal Networks to Accelerate Economic Restructuring in Waterloo
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, the small states of northwestern Europe have been hailed as models of good governance.These societies have used encompassing, cohesive social networks, where "everyone knows everyone," to reform public policies and restructure their economies with remarkable speed.At first glance, these pint-sized success stories would appear to hold few lessons for larger, more heterogeneous polities, where diverse, loosely connected sectors and regions compete to influence national--level outcomes.This paper, however, argues that small cities may resemble small states in their capacity to construct cohesive, cross-sectoral networks.While lacking the fiscal and regulatory tools of a nation--state, reform--oriented, municipal actors can use the "politics of interconnectedness" to accelerate restructuring by constructing collective myths.Focusing on Waterloo, Canada, a poorly resourced, thinly institutionalized environment where collective action should be least likely, the paper demonstrates how policymakers and firms could use the image of Waterloo as an IT leader to rapidly transform the region's industrial base.In doing so, the paper contributes to separate literatures on both small states and cities.In addition to demonstrating how cities can learn from small states, the paper uses regional--level, empirical material to highlight the importance of interpersonal relationships in small, European states.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».