Scalar dimensions of non-market governance in knowledge economies: A look at the microelectronics industry in the Greater Toronto Region
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the non-market governance processes that have strategically supported and shaped the microelectronics industry in the Greater Toronto Area (GTA). With focus on governance actors from each level of the state from the early stages of the industry’s development, the analysis shows how the federal level, once central to early strategic investments, has become increasingly less of a participant. Such a finding is in keeping with the claim by Swyngedouw (2003) and others, that advanced economies are experience a rescaling as a result of knowledge intensification whereby the networks involved in coordinating the economy are less dominated by the national level and increasingly animated by actors and institutions at the local and regional levels. Within the GTA, however, strategic economic coordination at the local level has been far from coherent, leaving a void in multilevel governance pattern that supports this important industry. There is some indication that this may be changing. In recognition of the importance of local level in localizing strategic investments, creating institutional supports for firm creation and growth, and in shaping the socio-economic environment, several new actors have emerged recently with locally focused strategic intentions. Given the many institutional barriers within the GTA, both cultural and political, it is far from clear, however, whether such developments will ever transpire into an integrated ‘economic community ’ capable of responding continually to the restlessness of knowledge intensive industries.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».