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Enregistrement W3156790213 · doi:10.1515/zfw-2020-0040

Models of Regional Economic Development: Illustrations Using U.S. Data

2021· article· en· W3156790213 sur OpenAlexafffund
Maximilian Buchholz, Harald Bathelt

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Wirtschaftsgeographie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésProsperityHuman capitalRegional developmentRegional scienceEconomic geographyShift-share analysisEconomicsEconomic systemPolitical scienceEconomic growthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Considering stagnating regional prosperity levels and growing inter-regional disparities in many economies, this paper appeals for a renewed research agenda to deepen our understanding of regional economic development. This is done by discussing different conceptual perspectives, their empirical applications and open questions and suggestions for future research. Conventional approaches view development as an outcome of and dependent upon local economic structure. That is, high regional performance is associated with specific regional industrial and human capital mixes. We argue that to deepen our understanding of the mechanisms that drive regional economic development it is helpful to apply a relational approach that pays attention to the networks between economic actors across different spatial scales, from local to global. These generate knowledge as well as access to technologies, resources and markets, thereby catalyzing income growth. To support regional policy agendas, it is further necessary to go beyond identifying regularities that structure development and engage with differing regional pathways by conducting systematic comparative analyses of local contextual and institutional conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,163 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations24
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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