Understanding creative, information and knowledge determinants of the economic growth of the EU regions within smart development strategies
Notice bibliographique
Résumé
The article substantiates the relevance and necessity of involving creativity, information and knowledge-based capital while forming and implementing the smart specialization policy of the EU regions. The scientific views on the relationship between the processes of economic growth, the use of creative, information and knowledge approaches, smart-oriented spatial and territorial planning are generalized. A new approach for assessing the creative, information and knowledge determinants of the EU regions’ economy transformations with the use of the multivariate regression analysis, a composite method, and strategic structural and functional design is developed. The scores of the sub-indices of the Global Innovation Index, the Global Talent Competitiveness Index and the World Digital Competitiveness Ranking are selected as the initial parameters of regression analysis. The relationships between these factors and the change in the GDP volume per capita, the share of GDP used for gross investment, high-tech exports, and the Global Quality of Life Index are revealed. The composite indicators of the concentration of creative and digital (ICT) industries in the EU regions are calculated (based on the level of enterprise concentration in an industry, the share of the employed in the field and the share of an industry in the regional economy in terms of wages). The priorities of smart specialization strategies of the EU’s individual regions, which are related to creative, information and knowledge factors, are identified. The calculations have confirmed sufficient closeness of the relationship between the use of creative, information and knowledge factors and the fulfillment of the tasks of smart specialization strategies in the EU regions. The sequence of the formation of tools and means for the implementation of the strategy of the regions’ smart specialization in the context of attraction and effective use of the determinants grouped by three directions (creativitization, digitalization and new knowledge) is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».