Bibliographic record
Abstract
Resume Cet article presente cinq classements de technopoles americaines. Pour chacun d'eux, nous devoilons les methodologies adoptees, le type de donnees statistiques selectionnees. Ce qui ressort de notre analyse est qu'aucun classement n'offre un regard nord-americain des technopoles. Un autre constat est que les resultats de ces classements varient grandement les uns des autres et ce, autant au niveau des methodes utilisees pour elaborer les classements qu'au niveau des classes statistiques CTI/SCIAN choisis pour definir la haute technologie. Ceci s'explique par le fait qu'il n'existe pas de definition universelle de la haute technologie. Introduction (1) De plus en plus les pays occidentaux sont inondes de classements (rankings) publies par des firmes de type think tank, des associations de routes sortes et des magazines a grand tirage. Par exemple, le classement annuel du Maclean's sur les universites canadiennes influence largement le choix d'universite des futurs etudiants, et il constitue du meme coup un outil de marketing international reve pour les institutions universitaires qui se classent parmi les meilleures. Les villes occidentales sont egalement le sujet de plusieurs classements alors qu'on les compare selon leur qualite de vie, leur croissance economique ou leur type d'industrie. Lorsque favorables, ces classements sont exploites et mediatises par les chambres de commerce et les gouvernements. C'est le cas, notamment, de ceux portant sur ce que nous appellerons dans ce texte les >, c'est a dire les villes dont l'economie est fortement influencde par le secteur de la haute technologie. Si des technopoles comme San Jose et Boston n'ont plus besoin des classements pour ce faire connaitre, d'autres villes comme Austin, Tucson ou Rochester, NY en ont besoin, car ceci les fait connaitre corinne technopoles montantes tout en attirant chez elles des compagnies et des >. Par ailleurs, une revue de la litterature nous a permis de constater rapidement que la haute technologie est un concept qui emprunte une multitude de definitions. Si les economistes et autres analystes s'entendent facilement sur le fait que la haute technologie enrichie les pays riches (Malecki 1991), il est difficile pour eux de comparer des recherches dans ce domaine, faute de definition standard. Comme l'indiquent si bien Miller et Adams (2001 : 6) > En effet, alors que certains chercheurs limitent la haute technologie h l'industrie de l'informatique, d'autres y incluent les services legaux, la fabrication d'armes nucleaires et la cinematographie. Comme nous le verrons dans ce texte, ces perspectives multiples de la haute technologie sont a la base des resultats divergents que nous donnent les classements sur les technopoles. Dens le cadre d'une etude sur les facteurs de localisation des entreprises de haute technologie a Montreal et a Ottawa-Gatineau, nous nous sommes impose comme premiere etape d'evaluer la place (ou le rang) qu'occupent les principales villes canadiennes au sein du groupe > des technopoles nord-americaines, si bien sur elles se classent. Pour ce faire, nous avons recense les classements sur le sujet. Notre premier constat fut qu'aucun document n'offrait un regard nord-americain des technopoles. Le second fut que les resultats de ces classements variaient grandement les uns des autres et ce, autant au niveau des methodes utilisees pour elaborer les classements qu'au niveau des codes statistiques CTI/SCIAN (voir le Glossaire en Annexe) choisis pour definir la haute technologie. Comme nous l'avons indique plus haut, ceci s'explique par le fait qu'il n'existe pas de definition universelle de la haute technologie. Le texte qui suit a pour but, dans un premier temps, de presenter en ordre chronologique cinq des classements de technopoles americaines les plus cites dans la litterature universitaire et populaire portant sur la competitivite urbaine. …
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".