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Enregistrement W2782210598

Applicability of Territorial Innovation Models to Declining Resource-Based Regions: Lessons from the Northern Peninsula of Newfoundland

2018· article· en· W2782210598 sur OpenAlexaffvenueabout
Ken L Carter, Kelly Vodden

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceGeographyPeninsulaRegional scienceEconomyEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resource dependent rural regions often struggle in the face of globalization and the movement towards a knowledge-based economy. Drawing on new regionalist literature related to territorial innovation models, this paper investigates the applicability of regional innovation systems and the quadruple helix of government, university, industry and community collaboration in innovation within the Great Northern Peninsula of Newfoundland and Labrador, a struggling rural resource-based region. The research finds key factors, including a weak and dispersed private sector and a lack of resources at the municipal level, limit the effectiveness of territorial innovation model recommendations to spur innovation. Other elements of territorial innovation models related to learning, network facilitation, increased knowledge flows and connections with post-secondary institutions, and development of a shared vision and action plan could, however, benefit the region. Keywords: rural; territorial innovation models; regional innovation systems; quadruple helix Applicabilite des modeles d'innovation territoriaux sur le declin des regions a ressources: lecons de la peninsule septentrionale de Terre-Neuve Resume Les regions rurales dependantes des ressources luttent souvent face a la mondialisation et au mouvement vers une economie de la connaissance. S'appuyant sur une nouvelle litterature regionaliste liee aux modeles d'innovation territoriale, cet article examine l'applicabilite des systemes d'innovation regionaux et la quadruple helice de la collaboration gouvernementale, universitaire, industrielle et communautaire dans l'innovation dans la grande peninsule du nord de Terre-Neuve-et-Labrador, une region rurale en difficulte basee sur les ressources. La recherche revele que des facteurs cles, notamment un secteur prive faible et disperse ainsi qu'un manque de ressources au niveau municipal, limitent l'efficacite des recommandations du modele d'innovation territoriale pour stimuler l'innovation. D'autres elements des modeles d'innovation territoriale lies a l'apprentissage, a la facilitation des reseaux, a l'augmentation des flux de connaissances et des liens avec les etablissements d'enseignement postsecondaire, ainsi qu'a l'elaboration d'une vision et d'un plan d'action partages pourraient toutefois beneficier a la region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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