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Enregistrement W7100321350

Scalar dimensions of non-market governance in knowledge economies: A look at the microelectronics industry in the Greater Toronto Region

2015· article· en· W7100321350 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Urban Networks and Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceState (computer science)DecentralizationStrategic planningRevenueSilicon valleyEmbeddednessArchitecture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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