Arctic Innovation Hubs: Opportunities for Regional Co-operation and Collaboration in Oulu, Luleå, and Tromsø
Notice bibliographique
Résumé
The Northern Review 45 (2017): 77–92https://doi.org/10.22584/nr45.2017.005Interest in Arctic issues has been growing in recent years. From an economic perspective, the Barents Region is of significant interest due to substantial investment projects. The European Union has strengthened its presence and influence in the region, playing a role in combatting climate change and optimizing opportunities for northern economic activity. Simultaneously, there have been intentions to narrow the gap between public policy and the private sector to more efficiently exploit business opportunities in the North. Promoting the Arctic’s potential for business development and building stronger co-operation between the region’s actors are among the recent activities in Arctic development. Innovation hubs generate new businesses from ideas and innovations. They operate in global networks by creating added value and attracting more investment capital and talent. This article explores innovation hubs in three regions in Northern Europe—Oulu (Finland), Luleå (Sweden), and Tromsø (Norway). The article examines, through an innovation hub framework, what kind of business development activities are generating growth in these innovation hubs, and what the differences are between these regions. This article discusses whether it is beneficial to have similar innovation service structures in every region, or if connected Arctic innovation hubs that strengthen Arctic co-operation is a better approach. More intensive co-operation between Arctic actors is most likely to require specific actions.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».