Impacts of locally situated R&D in forest industry : a comparative case study between Joensuu, Finland and Prince George, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The object of this thesis was to explore different factors of how locally situated Research and Development (R&D) institutes shape the forest industries in Joensuu, Finland, and Prince George, Canada. Another object was to explore what kind of role the local governments have on accepting the new forestry products relating to bioeconomy. The aim was also to discover underlying factors of how Joensuu has succeeded leveraging the industry as becoming the “European forest capital”. Through comparative analysis in socio-political aspects the study analyses government’s role and the social acceptance in the communities. The thesis showcases different projects implemented in the city related to wood construction and bioenergy as a measure of support from the city to the forest industry. \n \nThe study discovered how regional policies in Finland have affected positively the forest industry in Joensuu, enhancing cluster development, and locating important research facilities in the city. Large investments and the local governments’ active role in enhancing the local knowledge networks and implementing strategies and programs related to forest-based bioeconomy have influenced the industry to gain recognition internationally. It was also evident that the presence of R&D institutes are attracting investment and expertise in the region. Comparing the industry in Prince George, it is evident that these two industries are differing in terms of research capacity and focus, and how local governments are supporting the industry by different strategies, policies, and programs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».