MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3173192799 · doi:10.3390/su13137270

The Impact of Co-Inventor Networks on Smart Cleantech Innovation: The Case of Montreal Agglomeration

2021· article· en· W3173192799 sur OpenAlexafffundabout
Ekaterina Turkina, Boris Oreshkin

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesHEC Montréal
Mots-clésEmbeddednessUrban agglomerationBusinessIndustrial organizationEuropean patent officeEconomic geographySustainable developmentSmart cityEco-innovationMarketingInternational tradeEconomicsSustainabilityEngineeringInternet of ThingsPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use patent big data and apply a combination of network analysis techniques to explore the social structure of the Montreal tech community and its embeddedness in the global innovation landscape. In particular, we focus on the smart cleantech segment. In doing so, we analyze the effect of inventor collaborations on innovations and the emergence of smart clean technologies and smart sustainable solutions in Montreal and their global impact. Our analysis reveals the importance of both local and international ties for the general development of innovations in Montreal’s competitive urban economy, with a stronger impact of international ties, in generating smart cleantech innovations. We discuss the implications of our findings for smart cleantech and cleantech clusters and for further development of tech agglomerations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,409
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetInnovation Policy and R&DTravaux en français237 207