New Path Development in a Semi-peripheral Auto Region: The Case of Ontario
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.
Notice bibliographique
Résumé
The automotive industry is facing disruptive trends and great uncertainty. The path forward for automotive jurisdictions is uncertain in terms of how automakers will allocate the production of new connected and autonomous vehicles (C/AVs). The introduction of C/AV technologies creates high levels of uncertainty both for individual firms and regional innovation systems (RISs). The intersection of established production competencies with emerging digital technologies raises questions about how regional pathways and RISs develop and how local and RISs adapt to changes in global innovation networks. Building on recent contributions to evolutionary economic geography (EEG), the article examines the impact of the current technology transition on Ontario’s automotive sector. Drawing on rich empirical data and recent conceptual advances in theorizing about new path development from EEG and the literature on global innovation networks, the article casts light on how the intersection between global innovation networks and regional actors is altering Ontario’s developmental path. It examines the potential for Ontario to diversify away from its historic status as a semi-peripheral automotive region with limited investment in research and development to one with a greater role in the emerging paradigm of connected and autonomous vehicles. The article explores the potential for path diversification based on interpath dynamics between the region's auto and information and computer technology sectors as well as the importance of both system-level and firm-level agency for altering the region's developmental trajectory.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle