Toward an understanding of industry cluster development among New World wineries: A comparative study of the Okanagan Valley, Canada and the Waipara region, New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
There is growing consensus that clusters are beneficial for regional economic prosperity. Furthermore the maturity of an industry cluster and its regional competitive advantage is often critical to the prosperity and long-term success of rural businesses. Clusters enable operational scale, enhance resilience to unexpected events or threats, and deliver innovation opportunities particularly for small and mid-size businesses on the basis of their synergies. The wine industry – and other agricultural activities that create value beyond primary production – appears to be drawn to the cluster model on the basis of shared land base, physical infrastructure, and often perishable nature of their goods that need to be processed quickly. While clusters are a function of the unity of firms and institutions, no specific activities have yet been identified that can be readily duplicated to achieve effective cluster behaviours. An understanding of the dynamics between stakeholders, and ways to encourage and/or discourage competition and cooperation, can deliver valuable insights to new and embryonic clusters, while enabling existing clusters to navigate novel risks and emerging challenges. While Michael Porter’s cluster model has enabled researchers to identify and map clusters (Porter, 1990; Porter, 2003), it provides limited insight into the factors influencing cluster development. As a result, the catalysts for cluster maturity remain undefined. Drawing on comparative case study analysis, this paper proposes a model of cluster development. Two wine regions – the Okanagan Valley, British Columbia (BC), Canada and Waipara, Canterbury, New Zealand – provide the basis for this study. Both regions have been studied previously using Porter’s (1990, 2003) diamond framework, allowing a structured comparison across the determinants of the clusters (Dana & Winstone, 2008; Dana, Granata, Lascha, & Carnaby, 2013; Cartier, 2014; Cartier, 2017; Lembke & Cartier, in press). The wine clusters in these regions are examined to assess strategic alignment, and determine the balance of strategic activities that nurture cooperation and competition. Gap analysis and comparison within and between each wine region seeks to identify some of the building blocks for cluster maturity. Future research directions with the potential to refine our understanding of cluster development and lifecycles are also identified.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».