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Enregistrement W2978562501

Not the Silicon Valley of the North: Leveraging the affordances of Toronto's technology ecosystem to design an inclusive Canada

2018· other· en· W2978562501 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOCAD University Open Research Repository (OCAD University) · 2018
Typeother
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésSilicon valleyVenture capitalThe InternetGovernment (linguistics)BusinessEntrepreneurshipComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advancement in connected technologies, known as the fourth industrial revolution, is a driver of progress for our generation. The benefits of progress are not evenly distributed, as regions of concentrated technological innovation disrupt industries in other regions, such as in many parts of Canada. In the face of a combination of external and internal factors, Canada is at an inflection point. Canadian leaders in industry, government and university are looking to strengthen Toronto’s innovation ecosystem as a method for reducing the gap in Canada’s technological progress. The technology hub in the San Francisco Bay Area, known as Silicon Valley, is considered the benchmark for an innovation ecosystem. Leaders in Toronto are attempting to replicate its properties in developing Internet applications, with some calling Toronto ‘the Silicon Valley of the North’. In this paper, the author argues that Toronto is not the Silicon Valley of the North by describing innovation ecosystem components and behaviours, examining the components, behaviours and history of Silicon Valley, and comparing the components, behaviours and history of Toronto. Although Silicon Valley currently dominates innovation in consumer applications and Internet technologies, the author argues that the region is really differentiated by its ability to incubate creative destruction cycles—otherwise known as the successful transition between periods of disparate innovations. The author suggests this was made possible with decades of building the region’s entrepreneurial culture, resource mobility, regulation flexibility, and concentration of people, technology and capital. In contrast, Toronto industry is largely concentrated in financial services, tightly-regulated and historically dependent on U.S. innovations. The author recommends that in order for Toronto to thrive as an innovation ecosystem, the region should avoid replicating Silicon Valley’s technology-driven innovation in consumer applications. Instead, Toronto should focus on amplifying the region’s unique properties (its affordances)—including its expertise in finance, its diversity, its relatively open immigration policies and its affinity for government partnerships—to apply Silicon Valley innovations in unlocking the value of revolutionizing entire industries.

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 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,002
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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