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Enregistrement W3014891531 · doi:10.3390/urbansci4020015

Cooperation, Proximity, and Social Innovation: Three Ingredients for Industrial Medium-Sized Towns’ Renewal?

2020· article· en· W3014891531 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.

Notice bibliographique

RevueUrban Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeindustrializationEconomic geographyPoliticsCapital (architecture)BusinessEconomyEconomic systemEconomic growthEconomicsPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over several decades, medium-sized industrial towns have suffered from a combination of economic and political processes: Deindustrialization, metropolization, and withdrawal of public services. After two decades in which they have been somewhat neglected (in favor of metropolises), there have recently been State and European public policies aimed at them. Medium-sized cities are not homogeneous and present several trajectories. Based on quantitative approach in France, we highlight the very diverse socio-economic dynamics of French medium-sized industrial towns. Thus, far from widespread decline or shrinking dynamics, some of these cities are experiencing an economic rebound. This is the case of Romans-sur-Isère, a medium-sized town located in the south-east of France. Focusing our qualitative analyze on this city, we try to understand this type of process. In this medium-sized town, former capital of the shoe industry, local stakeholders, private, and public try to support a productive renewal. The results of our case study highlight the role that cooperation, spatial and organizational proximity, and social innovation could play in the renewal of productive economy in medium-sized industrial towns. Even if the economic situation remains difficult for many medium-sized cities in France as in Europe, we argue that they could have a productive future making and ultimately take advantages of their “medium-sized” attributes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,104 · 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