Notice bibliographique
Résumé
The paper explores the limitations of innovation in clusters, proposing that innovation advantages of clusters are contingent upon technological paradigms. Technological paradigms manifest in the heuristics of ‘how to do things’ and ‘how to improve them’ in a domain, embedded in organizational routines. The paper argues that new product development routines can be enacted in clusters, turning into cluster-based routines. Cluster-based routines are efficient in guiding search for rapid solutions within established technological trajectories but become ineffective during paradigm shifts. Consequently, cluster-based routines tend to promote paradigm-bound innovation rather than paradigm-setting innovation. Using an original, product-level database of mobile handsets in China from 2007 to 2016 — a period which witnessed a paradigm transition from feature phones to smartphones — the study presents robust evidence that being in a dominant cluster in Shenzhen has a positive impact on product innovation in the feature phone regime but casts significantly negative effects on paradigm transition and subsequent innovation in the smartphone era. The findings indicate that the temporal and spatial processes of innovation are deeply interwoven. • New product development routines can be enacted in clusters. • Cluster-based routines facilitate paradigm-bound, not paradigm-changing, innovation. • Innovation policies need to support non-cluster areas.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».