The Role of Entrepreneurial Clusters in Advancing Circular Bioeconomy and Innovation: A Case Study from Romania
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores how bioeconomy-specialized clusters function as systemic intermediaries that support innovation, coordination, and business transformation in the transition to a circular bioeconomy. Using a qualitative case study methodology, we analyze how bioclusters in Romania enable SME development, knowledge transfer, and cross-sector innovation, ultimately strengthening regional entrepreneurial ecosystems. Findings highlight the role of clusters in supporting innovation management, access to financing, and policy alignment in the transition toward a circular bioeconomy. By fostering entrepreneurial networks, facilitating skill development, and supporting SME-driven innovation, clusters act as catalysts for inclusive and resilient business growth. This study highlights how clusters create an enabling environment by providing access to financing, technology, and market expansion opportunities. Although focused on a specific regional biocluster ecosystem, the findings underscore the scalability and replicability of this model across Europe, reinforcing its contribution to entrepreneurship, innovation, and regional economic development. This study contributes to the literature on entrepreneurial ecosystems and circular bioeconomy governance, emphasizing the role of clusters as intermediary organizations that facilitate business-led sustainability transitions. The findings offer practical insights for policymakers, industry leaders, and researchers, outlining strategies to strengthen cluster-based innovation, enhance SME competitiveness, and embed circular practices into national and regional bioeconomy strategies. This paper’s added value lies in combining the Technological Innovation Systems (TIS) framework with empirical evidence from Romanian clusters—a context underexplored in current literature on circular bioeconomy transitions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».