Attracting Investments and Companies: Federal Multi-Level Collaboration in Switzerland and Canada
Notice bibliographique
Résumé
While tackling the issue of place attractiveness for companies and investments in Canada and Switzerland at large, this research focuses on federal multi-level collaboration with two case studies: Ontario and Western Switzerland. Based on empirical data gathered from semi-structured interviews ([Formula: see text]) and surveys ([Formula: see text]) as well as on secondary data, it provides an analysis of the perception of intergovernmental collaboration by economic developers and a mapping of the challenges identified in both the Canadian and the Swiss contexts. A comparative perspective, complemented by data regarding business decision-making ([Formula: see text]), allows us to draw lessons for economic developers in both countries, aiming at extending both academic and practitioners’ literatures. Findings show that the federal contexts in which attractive strategies occur cause specific challenges for economic developers. While judging that the system works well in general, the majority of Canadian economic developers interviewed mentioned different problems to solve, such as the confusion for companies generated by a federal multi-level system and the need for more business-oriented strategies away from political concerns. The majority of Swiss economic developers interviewed also acknowledged issues caused by the federal system and wished for improvements regarding coordination between federal entities and levels. In this regard, pragmatism is perceived as a crucial factor for the implementation of successful attractive strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».