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Enregistrement W4306249100 · doi:10.1093/jeg/lbac028

Liability or opportunity? Reconceptualizing the periphery and its role in innovation

2022· article· en· W4306249100 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Geography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésPosition (finance)Economic geographyNormativeField (mathematics)Context (archaeology)Core (optical fiber)LiabilitySociologyDual (grammatical number)Focus (optics)Actor–network theoryRegional scienceEpistemologyPolitical scienceGeographyBusinessSocial scienceLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The continued emphasis on innovation in urban and clustered settings has led many geographers to conceive peripheries as laggard and non-innovative. After reconstructing discussions of the periphery in the context of the geography of firm-level innovation, we argue that normative connotations should be stripped away, and that ‘periphery’ and ‘center’ are better understood as positions in a field. We draw upon concepts current in network theory and propose a relational definition of periphery as a distant, dispersed and disconnected position relative to a core within a field. A key distinction is made between the position of an actor in geographical space (location) and the position of an actor in a social network of relations. Combining geographic and network dimensions of an actor’s position, our aim in this article is to propose a dual core-periphery framework which provides the vocabulary and concepts to empirically scrutinize the role of periphery in innovation processes. Although we focus on the geography of innovation, this framework can be applied more broadly to discussions of peripherality.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,480
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,186 · 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