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Enregistrement W4309734220 · doi:10.1515/zfw-2022-0028

Innovation, scaling-up, and local development in peripheral regions: do establishments scale-up locally?

2022· article· en· W4309734220 sur OpenAlex
Richard Shearmur, David Doloreux

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueZFW – Advances in Economic Geography · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensHEC MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEconomic geographyScale (ratio)BusinessPerspective (graphical)Local DevelopmentProcess (computing)Industrial organizationSet (abstract data type)Regional scienceMarketingGeographyComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A growing number of researchers suggest that there is no necessary connection between local firm-level innovation and local development. There are two connected arguments: first, many analysts suggest local innovation should be understood as a social and institutional process: from this perspective, just focusing on firms is too narrow. Second, regional economists view firms – especially innovative ones – as geographically mobile, tending to move away from regions which don’t offer them adequate support or resources. In this paper, we consider this second approach, exploring the degree to which innovators in peripheral regions purchase local services and scale-up their operations locally – two mechanisms that should connect firm-level innovation to local development. We find that peripheral innovators are more likely to use non-local services; their external expansion is also more likely to occur non-locally. If these results, obtained from cross-sectional analysis of a sparse data-set, are indicative of persistent processes, then they shed light on why firm-level innovation is disconnected from regional development in peripheral regions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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