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Enregistrement W4252129761 · doi:10.1504/ijisd.2017.083307

A comparative review of the role of markets and institutions in sustaining innovation in cleantech: a critical mass approach

2017· review· en· W4252129761 sur OpenAlexaffabout
Kernaghan Webb, Randy Cruz, Philip R. Walsh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovation and Sustainable Development · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Civil societyBusinessCritical mass (sociodynamics)Corporate governanceJurisdictionSustainabilityEmerging marketsPrivate sectorEconomic growthEconomicsPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper serves to examine and compare the role of markets and institutions in the adoption of clean technologies ('cleantech') in Canada, Germany and the USA. Sustainable innovation and industry growth in cleantech in a particular jurisdiction can take place when there is ongoing market pressure for cleantech and a 'critical mass' of private sector, government and academic actors, initiatives and structures that support the widespread adoption and use of cleantech. Employing Webb's (2005) sustainable governance approach as a base of analysis, it would appear that Canada lacks the density of institutions, instruments, processes and actors needed to create a critical mass to support sustainable cleantech activity in the long-term. In particular, when compared with Germany and the USA, the Canadian approach lacks key federal support and lacks the degree of private sector and civil society (academic) activity in cleantech that can be observed in those jurisdictions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,231
Tête enseignante GPT0,394
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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