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Enregistrement W4224440064 · doi:10.1108/cr-11-2021-0165

Evolving industrial districts and changing innovation patterns: the case of Montreal

2022· article· en· W4224440064 sur OpenAlexaffabout
Ekaterina Turkina, Boris Oreshkin

Notice bibliographique

RevueCompetitiveness Review An International Business Journal incorporating Journal of Global Competitiveness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationIndustrial districtEconomies of agglomerationRegional innovation systemBusinessEconomic geographyInnovation systemSocial network analysisEuropean patent officeCore (optical fiber)Industrial organizationRegional scienceSociologyComputer scienceEconomyEconomicsTelecommunicationsEconomic growthCommerceSocial capital

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to investigate the evolution of the phenomenon of industrial districts and explores the broader regional innovation systems that consist of multiple industrial districts. Design/methodology/approach This paper uses a combination of network analysis and patent analysis techniques to analyze the social structure of Montreal tech agglomeration and its innovation. Findings The findings indicate that the cores of modern regional innovation systems are composed of densely collaborating organizations belonging to different industrial clusters, and these organizations are responsible for the most radical innovations. The analysis also reveals the importance of brokers and international ties in generating radical innovations. Research limitations/implications The findings of our paper extend the initial concept of industrial district and call for the need to no longer focus exclusively on individual clusters, but to take into consideration broader competitive regional innovation systems that are composed of multiple clusters. The current trend of the core of such systems to be composed of organizations from multiple clusters indicates that the traditional understanding of industrial district confined to the borders of specific industry is no longer relevant and there is a need to revise the conceptualization of clusters and further analyze the social fabric of broader regional innovation systems. In future, such intense collaboration within the core of the regional innovation system network may give rise to new industrial and technological configurations. It is important to further investigate these structures, because they have important implications for innovation and are responsible for new innovation patterns. Practical implications To boost innovation in specific localities, policymakers could encourage collaboration between different clusters and support interdisciplinary projects and programs. Those would help the local community generate radical innovations. Social implications Using this research, local policymakers could help local companies understand and explore international markets, as well as focus on attracting multinational firms that are leaders in their respective fields. Finally, local policymakers could further support important cluster intermediaries Originality/value This paper offers original contributions to the studies of industrial districts as it explores a competitive ecosystem composed of multiple industrial districts and analyzes how these industrial districts interact and where the most innovative solutions lie in the social fabric of this big ecosystem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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