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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to illustrate experimentation over time in Ontario, Canada with place-based innovation policies to support the development and coordination of entrepreneurial ecosystems on a regional basis across the province. Design/methodology/approach Tracing the policy learning process and successive adaptations in program design over time, the authors provide a detailed case study of the evolution of the Ontario Network of Entrepreneurs (ONE) from 2003 to the present. Findings The authors find that the program has evolved in response to regular program reviews that include broad input from ecosystem actors operating at multiple levels within the network, and that intermediaries are key facilitators of inter- and intra-ecosystem linkages. However, program complexity and coordination challenges suggest that place-based innovation policies, such as the ONE, should focus specifically on innovation-intensive entrepreneurship. Research limitations/implications These findings make three contributions to the theory and practice of place-based innovation policy. First, these policies are by nature experimental because they must be able to flexibly adapt according to policy learning and practitioner input from a wide variety of local contexts. Second, multilevel interactions between provincial policymakers and regional ecosystem actors indicate that place-based innovation policy is neither entirely driven by “top down” policy, nor “bottom up” networks but is rather a complex and variable “hybrid” blend of the two. Finally, publicly funded intermediaries perform essential inter- and intra-ecosystem connective functions but system fragmentation and “mission creep” remain enduring policy challenges. Originality/value The paper makes an original contribution to the literature by analyzing the development of entrepreneurial policy support framework and situating the case study in the context of the policy learning process involved in place-based innovation policymaking in North America.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découle