Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a dynamic geographic concentration model by analyzing the founding rate and the death rate of firms within and outside the industrial clusters through an industry’s life cycle. Data from the Ontario’s wine industry (1865 – 2007) provides preliminary evidence. Social scientists have long noticed that firms engaged in the same business tend to be co-located with each other in a small number of separate places. This phenomenon was labeled as “economies of agglomeration ” by Alfred Marshall (1920) in his neo-classical Principles of Economics. More recently, the term “industrial cluster ” – defined as geographic concentrations of interconnected companies and institutions in a particular field – was coined (Porter, 1998). Whatever it is labeled13, the phenomenon of geographic concentration has attracted much attention from different social science disciplines over the past centuries. From the economic perspective, firms co-locating with each other obtain economic gains by sharing exclusive input factors such as transportation convenience (Von Thunen, 1826), natural resources (Hoover, 1948, 1968), skilled labors (Weber, 1909), specialized suppliers, knowledge spillover etc. (Marshall, 1920; Krugman, 1991b). This perspective generally posits that clustered firms outperform their non-clustered counterparts due to exclusive economic gains from co-location. Thus, geographic
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».