Social foundations of regional innovation and the role of university spin-offs: The case of Canada's technology triangle
Notice bibliographique
Résumé
offs Abstract (ca. 235 words): Drawing from the literature on the role of universities in promoting technology transfer, this paper will develop a regional conceptualization of spin-off processes, and apply it to a regional case study. In doing this, a typology of spin-off firms will be explored, which is based on the following variables: university sponsorship, university involvement in firm formation, character of knowledge applied, and co-localization of the founders. This enables us to analyze the wider impact of universities on technology transfer and regional development. Extending propositions of organizational ecology, we argue that start-up processes and intra-firm adaptations are not competing against one another for superiority in regional growth or selection processes. The argument is developed that new and existing firms can complement one another in a regional context if they succeed in both developing wider regional networks and trans-regional linkages. Our study will focus on the Kitchener and Guelph metropolitan areas about 100 km west of Toronto, sometimes referred to as Canada’s Technology Triangle (CTT), where a larger number of firms related to information technology (IT) have been successfully launched since the 1970s around the activities of the University of Waterloo. This research will investigate
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».