Going the Distance: How Proximity to Metropolitan Regions Influences Small Firms’ Innovation Modes
Notice bibliographique
Résumé
We question the necessity of geographic proximity for innovation policy through an investigation of innovation modes among small firms. Our cross-economy sample of 4,887 Canadian small firms enabled an examination of innovation mode use per firm location. It revealed that geographic proximity, as distance to metropolitan regions, is more critical for some innovation mode learning processes than others. Although the science-technology-innovation (STI) mode (e.g., R&D) and the external dimension of the doing-using-interacting (DUI) mode (e.g., supply chain collaborations) feature prominently in policy, small firms are less likely to engage in these activities as their distance to metropolitan regions increases. Whereas use of STI and external DUI relies on external knowledge sources, the internal activities associated with the DUI mode (e.g., cross-functional teams, employee training) remain comparatively viable for small firms in less proximal locations. For small firms far from metropolitan regions, we propose that impactful innovation policy should aim to support the internal capacities of small firms, thereby serving as a counterweight to a policy tradition dominated by STI interventions stressing external interactions. Our findings further endorse the important role of geographic contexts for innovation modes and add to the currently thin research on the DUI innovation mode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».