The Role of Technology Incubators in Fostering Interorganizational Networks A Case Study of MaRS
Notice bibliographique
Résumé
Business Incubators (BI) emerged in the early 1980s as a result of previous experiences with different services aimed at developing businesses. Their main objective is to support the process of creating new ventures. They offer cost- effective workspace along with shared amenities, counseling, training, data, and connections to external networks for entrepreneurial collaborations. In this research, we employed a case study design to theorize on the network’s nature and strategies of incubated firms at MaRS Innovation Centre in Canada. This research was carried out over two years (2021– 2023) in the form of 29 interviews with the representatives of the MaRS tenants, including senior executives (20) and managers (7). The interviews that explored business development, R&D strategies and networking at MaRS were audio- taped, transcribed, and analyzed using conventional qualitative data analysis procedures. Tenants were grouped according to business type and incubator functions, while networks were further coded based on functions and partners. The analysis revealed three types of networks such as advisory, spin-off, and strategic, with different degrees of engagement of support organizations, large enterprises, and SMEs. Enablers incorporated the community setting, MaRS business services, close access to advisers, clients, and partners, and MaRS identification, while barriers consisted of distinct business orientations, restricted resources, numerous tenants at MaRS, and approaches to recruitment. MaRS had a strong collaborative culture and offered a wide range of services that greatly supported network development and usage among the tenants
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».