Mapping the Innovation Ecosystems for the Deployment of Small Modular Reactors in Canada and Mexico: An Innovation Policy Approach Through Strategic Niche Management and Social Network Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Small Modular Reactors (SMRs) have received considerable attention as their specific designs reduce implementation times and costs, allowing modularity to increase the installed capacity for energy generation. Although SMRs represent a reliable, affordable, and sustainable alternative to meet our growing energy demands, this technology faces deployment obstacles that may require outside interventions to speed up their adoption so that people can enjoy their societal, environmental and economic benefits. Just as a country´s best energy mix approach varies by resource availability and institutional capabilities, the actors promoting SMR adoption constitute an innovation ecosystem uniquely responsive to country-specific characteristics. This thesis uses a Strategic Niche Management (SNM) framework that proposes interventions in protected spaces to determine the optimal conditions for successful deployment and appropriate policy while consolidating a community of early adopters.\n \nThrough Social Network Analysis (SNA), this thesis compares how these SMR innovation ecosystems are formed in Canada and Mexico, highlighting structural differences between developed and developing countries. This primary framework and research method are then complemented with the Helix Model IV for a comprehensive review of the governance of SMR innovation ecosystems. Policy and network structures are assumed to have a feedback loop effect on each other and SMR deployment potential. Secondary data were collected from publicly available information and processed under the software Gephi 9.5.\n \nContrary to most research, which focuses solely on centralized actors in a network, this thesis explores the contributions of both centralized and peripheral actors to the network, so policymakers can discern where to efficiently allocate resources depending on their intervention objectives and their main focus. Results indicate that the Mexican SMR ecosystem, with its visually different network structure in all the snapshots, is more vulnerable than the Canadian ecosystem. This difference is especially apparent in the scene where five of the most centralized actors are removed from the two SMR ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».