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Enregistrement W2977485423 · doi:10.3846/tede.2019.11094

THE INNOVATION PROCESS IN LOCAL DEVELOPMENT – THE MATERIAL, INSTITUTIONAL, AND INTELLECTUAL INFRASTRUCTURE SHAPING AND SHAPED BY INNOVATION

2019· article· en· W2977485423 sur OpenAlexaff
Magdalena Gorzelany–Dziadkowiec, Julia Gorzelany, Gintaras Stauskis, Józef Hernik, Kristof Van Assche, Tomasz Noszczyk

Notice bibliographique

RevueTechnological and Economic Development of Economy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBusiness and Economic Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)BusinessStatistical inferenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the article is to define the material, institutional, and intellectual infrastructure of a region and identify the innovative processes that determine its creation. Our main research hypothesis is that the processes that influence the creation of a region’s infrastructure determine a region’s competitiveness as well. To verify these premises, we conducted a study among the residents and employees of a municipality. The research employed deductive and inductive methods and a qualitative analysis was performed. Pearson’s linear correlation coefficient and factor analysis (inference based on the modal and median values) were used in the study. The research verified the hypothesis that innovative processes influence the creation of a region’s infrastructure and that innovative processes in the studied region exhibit low dynamics, which is caused by financial and psychosocial barriers. The important role of social leaders in municipalities was identified as well, above all as regards building civic society and social activity. The added value of the article is threefold: the developed model of infrastructure construction in the material, institutional, and intellectual dimensions of a region; recommendations for the investigated municipality; and a structured questionnaire that, together with the model, can be used for research in municipalities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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