A Submission on the Discussion Paper, A Place for Innovation: Queensland Innovation Places Strategy
Notice bibliographique
Résumé
EXECUTIVE SUMMARY Recommendation 1 The Queensland Government should renew its Queensland Hackerspaces Grant program to further support makerspaces, fab labs, and hackerspaces in Queensland. Recommendation 2 The Queensland Government should expand its existing Advanced Manufacturing Hubs, and add new Advanced Manufacturing Hubs to its network. The network of manufacturing institutes in the United States could be a useful model for this expansion. Recommendation 3 The Queensland Government should further expand and diversify its range of specialist Innovation Hubs. Moreover, the Queensland Government should develop Innovation Precincts – bringing together government, industry, and higher education to work on specialist fields of science and technology. Recommendation 4 The Queensland Government should also support local government initiatives in respect of Smart Hubs. Recommendation 5 The Queensland Government should support the development of new innovation spaces, places, and precincts at Queensland universities. Recommendation 6 The Queensland Government should also take note of the successes and failures in respect of commercial innovation spaces and places. Recommendation 7 The Queensland Innovation Places Strategy should include libraries (and other cultural institutions) as key innovation places and spaces. Recommendation 8 The Queensland Innovation Places Strategy should also foster social enterprises and community innovation. Recommendation 9 The Queensland Innovation Places Strategy should establish a network of innovation centres to protect, promote, and enforce Indigenous intellectual property, innovation and knowledge. Recommendation 10 The Queensland Innovation Places Strategy should be compared with the innovation policies and practices of other Australian states and territories. Recommendation 11 There is a need for better Federal Government support of research, innovation, and science. As the Productivity Commission has observed, there should be a better co-ordination, integration and networking of innovation initiatives in Australia – so that they can scale up, and be internationally competitive. There should also be a revisiting of the Northern Australia agenda. Recommendation 12 The Queensland Government should draw lessons from innovation policies and practices in other key jurisdictions – such as the United States’ Advanced Manufacturing Policy; Canada’s Innovation Superclusters Initiative; and the European Union’s Strategy on Research and Innovation. The Queensland Government should also consider how its innovation policies and practices will be affected by international trade and investment agreements (bilateral, regional, and multilateral). Recommendation 13 The Queensland Government should explore the participation of Queensland innovation places and spaces in international technology mechanisms (for instance, the UNFCCC Climate Technology Centre and Network; the UNDP Accelerator Lab Network; and the ACT-Accelerator). The Queensland Government should also seek to include Queensland innovation places and spaces in ‘Big Science’ projects.
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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 | 0,015 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,021 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,243 | 0,072 |
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 ».