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Enregistrement W4391293287 · doi:10.52058/2695-1592-2024-1(32)-15-25

THE ROLE OF STARTUPS IN CREATING INNOVATIVE ECOSYSTEMS

2024· article· de· W4391293287 sur OpenAlexaboutno aff
Lizaveta Peniaz

Notice bibliographique

RevueVěda a perspektivy · 2024
Typearticle
Languede
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemBusinessEnvironmental resource managementIndustrial organizationEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article is dedicated to examining the role of startups in creating innovative ecosystems.The purpose of the study is to identify key indicators that reflect the importance of AI startups in the formation of these ecosystems.The research methodology encompasses a diverse array of analytical tools and approaches to provide a comprehensive understanding of the subject.It includes statistical analysis for quantifying and interpreting data related to startup activities and their impacts on innovation ecosystems.Additionally, the study incorporates general scientific approaches, which involve systematic inquiry, and theoretical framework development, to ensure a robust and well-rounded investigation of the role of startups in creating innovative ecosystems.The findings reveal that innovative ecosystems are networks of interdependent actors that drive entrepreneurship within a specific territory.There has been a significant global increase in such ecosystems, with a projection to reach 155 by 2025.Today, about 3% of companies use artificial intelligence technologies, and it is predicted that by 2030, 80% of companies will have adopted artificial intelligence technologies to some extent, and the global impact of AI on GDP will be $16 trillion.Startups are identified as crucial in these ecosystems, often leading their development, especially in countries like the United States, the UK, Israel, Canada, and Sweden.The global startup landscape shows fluctuations with sectors like life sciences and Deep Tech demonstrating resilience and growth, highlighting the essential role of AI startups in fostering innovation and economic development.The research concludes that startups are moving innovation ecosystems away from traditional corporate-driven models to more dynamic, agile, and open forms of innovation.They bring rapid, disruptive changes to markets, diversify funding sources, and create job opportunities, with big companies increasingly collaborating with startups for new ideas and technologies.The practical significance of this study lies in providing insights for policymakers, entrepreneurs, and investors on fostering and leveraging startups for economic growth and innovation.It highlights the need for supportive environments that encourage startup activities, particularly in emerging economies.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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