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Enregistrement W2995459834 · doi:10.1111/grow.12353

An infatuation with building things: Business strategies, linkages, and small city economic development in Manitoba

2019· article· en· W2995459834 sur OpenAlexaboutno aff
Murray D. Rice, Ronald V. Kalafsky

Notice bibliographique

RevueGrowth and Change · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of North Texas
Mots-clésInfatuationLocal economic developmentContext (archaeology)Small businessEconomic geographyRegional scienceBusinessBusiness developmentGovernment (linguistics)Local governmentEconomic growthMarketingGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The establishment of a solid understanding of regional economic development has proved to be highly elusive. Research efforts within this area have focused largely on major urban areas, yet this somewhat narrow focus means that economic development activities in smaller urban centers have not received the attention that they deserve. This article investigates regional economic development within a small city context through a survey‐based study of the entrepreneurial ecosystems operating in two small cities in the province of Manitoba. The results indicate that many currently accepted bases of regional business community expansion, such as government support and development of local suppliers, have limited utility within these cities. Concurrently, business leader survey responses from the two cities reveal a unique set of factors that drive economic development success in this nonmetropolitan case study, keyed by the pivotal role of a unique mix of nonlocal linkages, local cultural resources, and social connections in catalyzing local business expansion. These findings indicate that business community growth in the study cities proceeds from a distinctive template relative to larger centers, and suggest that increased research attention is necessary to elucidate the bases of business success in a more diverse selection of successful small cities.

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)0,000
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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