Embracing the Expanse: SmartSpecialization and Innovation in Canada’s Non-metropolitan Regions
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a framework for innovation-based regional economic development in Canada. The focus will be on non-metropolitan communities (i.e. rural or remote) and the relationship between those communities’ industries and post-secondary institutions (PSIs – i.e. universities, colleges, and polytechnics). The paper’s focus is based on the relative lack of attention that non-metropolitan communities receive in regards to policies that support or leverage innovation and R&D to strengthen their economic performance; and the possibility that the concept of Research and Innovation Strategies for Smart Specialization (RIS3) developed by the European Commission and OECD can be formally applied to the Canadian context. RIS3 is an approach that looks to foster regional development in a way that leverages the R&D strengths across multiple regions, and applies them in contextually appropriate ways to enhance local socio-economic productivity. RIS3 seeks to leverage local industrial and research strengths within a specific region, even when a region’s may be smaller (e.g. non-U15); or if it requires altering knowledge developed elsewhere and making it contextually appropriate for the region and its local industries. RIS3, developed in Europe, has not yet been adjusted to the Canadian context. This paper addresses the framework’s fit to the Canadian context, while also critically addressing: (i) The ability to deal with complexity and uncertainty; (ii) RIS3’s implicit assumption that private sector entrepreneurs will be present in the community to identify innovative opportunities; (iii) RIS3’s potential to encourage too much specialization; The need to strengthen networks of knowledge exchange between stakeholders.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| 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 ».