Innovating in urban economies : economic transformation in Canadian city-regions
Notice bibliographique
Résumé
List of Tables List of Figures Foreword to the Series by David A. Wolfe (University of Toronto, Royal Bank Chair in Public and Economic Policy and Director of the Program on Globalization and Regional Innovation Systems) Acknowledgements Part I: Dynamics of Innovation in City-Regions: Diversity, Specialization and Variety Chapter 1 - Introduction to Innovating in Urban Economies: Economic Transformation in Canadian City-Regions - David A. Wolfe Chapter 2 - Systems of Innovation and Contexts of Creativity: An Assessment of the Knowledge Bases of Canadian City-Regions - Gregory Spencer (University of Toronto, Manager of Local IDEAs) Part II: Diversity, Variety and the Cognitive-Cultural Economy in Large Cities Chapter 3 - Innovation and Toronto's Cognitive-Cultural Economy - Charles H. Davis (Ryerson University, Radio and Television Arts) and Nicholas Mills (Ryerson University, Communication and Culture) Chapter 4 - Living on the Edge: Knowledge Interdependencies of Human Capital Intensive Clusters in Vancouver - Brian Wixted (Simon Fraser University, Research Fellow) and Adam Holbrook Chapter 5 - Innovation and Social Actors in Montreal: Inter-Sectoral Changes of Place-Based Dynamics - Diane-Gabrielle Tremblay (Tele-universite of University of Quebec, Labour Economics and Human Resources Management) and Juan-Luis Klein (Universite du Quebec a Montreal, Geography) Chapter 6 - Firms and their Problems: Systemic Innovation and Related Diversity in Calgary - Cooper Langford (University of Calgary, Communications and Culture), Ben Li (University of Calgary, InnolLab) and Cami Ryan (University of Saskatchewan, Professional Research Associate) Part III: The Specialized Characteristics of Innovation in Medium-Sized Cities Chapter 7 - Innovation in an Ordinary City: Knowledge Flows in London, Ontario - Neil Bradford (Huron University College, University of Western Ontario, Political Science) and Jen Nelles (Hunter College, Urban Affairs and Planning) Chapter 8 - Biotech in Lunch Buckets: The Curious Knowledge Networks in Steeltown - Peter Warrian Chapter 9 - Innovation Linkages in New and Old Economy Sectors in Cambridge-Guelph-Kitchener-Waterloo (Ontario) - Andrew Munro (University of Toronto) and Harald Bathelt (University of Toronto, Political Science) Chapter 10 - Knowledge Flows in the Consulting, Advertising/Design, and Music Sectors of Halifax - Jill L. Grant (Dalhousie University, Planning) Part IV: Innovation for Survival or Growth in Canada's Small Cities Chapter 11 - Social Dynamics, Diversity and Physical Infrastructure in Creative, Innovative Communities: The Saskatoon Case - Peter Phillips (University of Saskatchewan, Public Policy) and Graeme Webb (Simon Fraser University) Chapter 12 - How ICTs and F2F Mediate Knowledge Flows in and Within Moncton - Yves Bourgeois (University of New Brunswick, St. John, Director of Urban and Community Studies Institute) Chapter 13 - Networking Patterns and Performance on Trois-Rivieres City-Region's Firms in the Light of Sectoral and Place Characteristics - Michel Trepanier (Institut National de la Recherche Scientifique), Pierre-Marc Gosselin (Universite d'Ottawa, Sociology and Anthropology) and Rosemarie Dallaire (Adviser for Innovation and SMEs with Innovation et Developpement economique Trois-Rivieres) Part V: The Global Challenge for Innovation in Canadian City-Regions Chapter 14 - Related Variety, Knowledge Platforms and the Challenge for Cities and Regions in the Global Economy - Phil Cooke (University of Wales, Cardiff, Research Professor) Contributors
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».