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Enregistrement W2951577977 · doi:10.1177/1476127019852726

Tapping into agglomeration benefits by engaging in a community of practice

2019· article· en· W2951577977 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueStrategic Organization · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExternalityEconomies of agglomerationSet (abstract data type)RepertoireMarketingBusinessIsolation (microbiology)Community of practiceEconomic geographyPublic relationsIndustrial organizationEconomicsEconomic growthSociologyMicroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While a great deal is known in the agglomeration literature regarding the importance of having access to Marshallian externalities for firm performance, less is known about how geographically isolated and remote firms fare with the lack of such access. More recent literature suggests that firms, especially those within geographic proximity, can form a community of practice to facilitate deliberate learning and collectively create a shared repertoire, that is, a set of communal knowledge of procedures, techniques, and standards for best practices. Unlike Marshallian externalities, however, community of practice membership is not necessarily bounded by geography, and as such, isolated firms can also engage in a community of practice and unlock the shared repertoire for their own benefits. The study of the Ontario wine industry (1999–2009) finds that community of practice engagement weakens the detrimental impact of geographic isolation on firm performance, suggesting that isolated firms can tap into agglomeration benefits by engaging in a community of practice.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · 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