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Enregistrement W7014771480

Public Policy and the Business Life Cycle

2022· dissertation· en· W7014771480 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCUNY Academic Works (City University of New York) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionTSG101HyporeflexiaDemotionCircumstantial evidenceArticular cartilage damage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study uses a business life cycle perspective to investigate and compare three different approaches to urban economic development policy, each of which focuses on a particular stage of company development. Well-meaning urban policies might be more effective if they were aligned with all the common stages of the business life cycle. This study compares programs that address specific stages of the business cycle to demonstrate that it is possible to address each stage. While it is not possible with a small number of cases and many dimensions of variation to validate a causal model of which packages of policies have what effects, it is possible to measure how well each type of policy is achieving its desired ends. Combining the individual perspectives into a unified whole will help entrepreneurs on their entire journey and therefore encourage and strengthen regional competitiveness. The cases include major Canadian cities that focus on early-stage capital formation, New York City, which focuses on growing existing firms, and Barcelona, which takes the unusual approach of recycling firm components when companies are on the point of failure or dissolution. The dissertation asks what theory motivates each of these economic programs, what factors these programs address, and which they miss. It concludes by drawing lessons about how these policy perspectives could be combined into a more comprehensive and resilient framework.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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