Knowledge spillovers and the geography of innovation
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.
Notice bibliographique
Résumé
This chapter focuses on the geographic dimensions of knowledge spillovers. The starting point comes from the economics of innovation and technological change. This tradition focused on the innovation production function however it was aspatial or insensitive to issues involving location and geography. However, empirical results hinted that knowledge production had a spatial dimension. Armed with a new theoretical understanding about the role and significance of knowledge spillovers and the manner in which they are localized, scholars began to estimate the knowledge production function with a spatial dimension. Location and geographic space have become key factors in explaining the determinants of innovation and technological change. The chapter also identifies new insights that have sought to penetrate the black box of geographic space by addressing a limitation inherent in the model of the knowledge production. These insights come from a rich tradition of analyzing the role of both localization and urbanization economies, by extending the focus to the organization of economic activity within a spatial dimension and examine how different organizational aspects influence economic performance. While the endogenous growth theory emphasizes the importance of investments in research and development and human capital, a research agenda needs to be mapped out identifying the role that investments in spillover conduits can make in generating economic growth. It may be that a mapping of the process by which new knowledge is created, externalized and commercialized, hold the key to providing the microeconomic linkages to endogenous macroeconomic growth.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle