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Enregistrement W2921654638 · doi:10.1111/grow.12291

Diverse diversities—Open innovation in small towns and rural areas

2019· article· en· W2921654638 sur OpenAlexaff
Rahel Meili, Richard Shearmur

Notice bibliographique

RevueGrowth and Change · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésUrban agglomerationDiversity (politics)Economic geographyVariety (cybernetics)Work (physics)Rural areaBusinessGeographyEconomies of agglomerationRegional scienceEconomic growthEconomicsSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is generally accepted that cities and other forms of geographic agglomerations are conducive to innovation because their density and variety of firms, sectors and individuals create a diverse environment. However, a growing body of work shows that innovation also occurs in peripheral regions and small towns. Furthermore, work on rural social networks shows that diversity is multidimensional, and that along certain dimensions networks developed in rural areas are more diverse than those observed in cities. In this paper, we develop these arguments, then report our observations of seven successful firms in Swiss small towns. These firms benefit from at least three types of diversity: internal diversity; multiplexed interactions between workers at different hierarchical levels; and external diversity as firms reach beyond the region. We conclude that diversity conducive to firm‐level innovation is not a specifically urban attribute: at least some of its dimensions are present in small towns and more peripheral areas.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,142 · 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

Citations79
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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