The economic geography of risk: three papers on organization, development and agglomeration
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation I examine the role and impact of risk in three areas of Economic Geography-firm organization, development and growth, and agglomeration. I develop the concept of risk as a fundamental part of the foundation of Economic Geography and risk management strategies as explanations for the geographic distribution of economic activity. This dissertation uses the firm as a lens through which to view the role of risk in Economic Geography and looks at the decision processes leading to inter-firm linkages, regional growth in employment, and the agglomeration of firms. This dissertation looks at how decisions based on risk, as opposed to cost, change our understanding of geographic processes. The dissertation includes three papers---each dealing with a specific area in Economic Geography in which risk is relevant. In the first paper I reinterpret portfolio theory in order to explain the spatial implications of control structures and organizational decisions within and between firms. In the second paper I examine the relationship between employment risk and long term growth in employment across census metropolitan cities (CMAs) in Canada. In the third paper I construct a "newsvendor" model of spatial agglomeration that incorporates the risk management strategies of risk averse firms. This dissertation provides a theoretical foundation and methodological approach for Economic Geography that is based on risk management. It emphasizes the behaviour of firms in understanding the spatial distribution of economic activity. It shows that risk operates at multiple spatial scales and that risk management strategies are intrinsically spatial processes. It shows that observed spatial patterns are better explained by behaviour based on risk management than behaviour based on cost minimization or total profit maximization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».