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Enregistrement W4387117237 · doi:10.1080/00343404.2023.2252474

The nexus between the cultural and creative industries and the Sustainable Development Goals: a network perspective

2023· article· en· W4387117237 sur OpenAlex
Yang Gao, Ekaterina Turkina, Ari Van Assche

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

RevueRegional Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésNexus (standard)Relation (database)SustainabilitySustainable developmentPerspective (graphical)ExternalityRegional scienceTest (biology)SociologyEconomic geographyMarketingManagementPolitical scienceBusinessEconomicsEngineeringComputer scienceMicroeconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars and policymakers have widely claimed that the cultural and creative industries (CCIs) provide positive knowledge externalities that can help address sustainable development challenges, yet questions remain about the pathways through which this occurs. In this study, we hypothesise that several features of knowledge networks in the CCIs relate to a location’s sustainable development outcomes. We use data of ownership networks between 22,455 cultural heritage-related firms across 292 cities in China to empirically test our hypotheses. We find that the density of the CCI network has a positive relation with a city’s performance in terms of several Sustainable Development Goal measures. Moreover, the scale of local CCIs has an inverted ‘U’-shaped relationship with a city’s sustainability performance. Finally, a city’s degree of trans-local ties has an inverted ‘U’-shaped relation with a city’s sustainability performance.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,003
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,220 · 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