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Enregistrement W7132952489

Varieties of Embeddedness: Essays on Technological Transition in Automotive Regions

2021· dissertation· W7132952489 sur OpenAlexaboutno aff
Elena Goracinova

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2021
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAsian Industrial and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive industryContext (archaeology)Path dependenceCompetition (biology)Variety (cybernetics)Technological changeHigh techPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automotive incumbents are undergoing a technological transformation and face intensified competition from big tech companies. New entrants like Tesla are challenging existing automakers and betting on electric vehicles. Established software giants like Google's Waymo promise autonomous cars in the future. So, it could be either incumbents or big tech that dominate innovation activities and integrate autonomy, connectivity and battery technologies in vehicles. And their innovations may be geared toward reducing vehicles' use or toward preserving the car-centric paradigm. The dominant network of innovators can also differ across regions. In other words, the transition can have varied effects on the economic structure and mobility patterns in automotive jurisdictions. This dissertation aimed to identify how automotive jurisdictions reconfigure their industrial and support structures to promote new path development toward connected and autonomous vehicles (C/AVs). In political science, the Varieties of Capitalism literature is considered helpful in providing insights into how regions will adjust to these challenges. It suggests the national institutional context will shape the capitalist variety of technological change. However, transition in automotive jurisdictions diverges from these expectations. Therefore, this dissertation draws on recent conceptual advances from evolutionary economic geography to develop an analytical framework that casts light on how regional preconditions underpin different routes of transformation. The framework is applied to a qualitative comparative analysis of industrial path development towards C/AVs in two automotive regions, namely Ontario (Canada) and Baden-Wurttemberg (B-W). Findings suggest that in regions where automotive incumbents have historically dominated firm networks and been the main target of institutional supports, like B-W, automotive firms capitalize on the initial favourable conditions and lead innovation in C/AVs. When information technology (IT) firms are more influential in the automotive jurisdiction, like in the case of Ontario, there is more significant room for new entrants and innovation that challenges the car-centric paradigm. This has opened a window of opportunity for the Canadian automotive region to upgrade from a production hub to an R center. In summary, the dissertation shows that national-level institutions are limited in their ability to help us understand the processes of value capture and innovation at the sub-national level.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
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