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Record W2008298021 · doi:10.4000/rea.3887

Rhénanie du Nord-Westphalie : émergence d’un cluster médias

2009· article· fr· W2008298021 on OpenAlexaff
Isabelle Bourgeois

Bibliographic record

VenueRegards sur l’économie allemande · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicEuropean Socioeconomic and Political Studies
Canadian institutionsInnovation Cluster (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le 1er octobre 2009, le gouvernement de la Rhénanie du Nord-Westphalie (NRW) a lancé son deuxième appel à projets dans le cadre du pro­gramme Medien.NRW dédié à l’innovation dans le secteur des mé­dias – plus précisé­ment, à l’institution­nalisation d’un nouveau pôle de compétitivité alliant techno­logies de l’information et audiovisuel, supports et contenus : le Mediencluster NRW. Considérant que, du fait du processus de convergence, les médias sont une « branche clef » à forte dynamique de croissance et entrevoyant, de ce fait, un effet-levier indé­niable pour le potentiel d’innovation du Land, la Rhénanie du Nord-Westphalie accorde aujourd’hui à l’excellence médiatique la même priorité qu’à celle en ma­tière de biotechnologies, de nanotechnologies ou de logis­tique. La constitution de ce cluster médias, officiellement annoncée en mars 2007, s’ins­crit dans le cadre du programme de poli­tique structurelle régionale que mène le Land. Au titre de la politique de cohé­sion de l’UE pour la période 2007-2013, il bénéficie de 1,28 milliard € issus du Fonds EFRE (objectif 2). L’une des trois prio­rités de ce programme dé­nommé « NRW Ziel 2-Programm (EFRE) » est le dé­veloppement de « l’innovation et de l’économie du savoir » qui se traduit no­tam­ment par la création de 16 pôles de compétitivité, tous dans les secteurs tradi­tion­nellement considérés comme à fort poten­tiel d’innovation (technologies médi­cales, environnemen­tales, énergie, TIC…), sauf un, dédié aux médias (et un autre, dédié aux industries culturelles et créatives). S’il peut surprendre dans un contexte de politique de reconver­sion industrielle et de promotion des technologies de pointe, le choix du secteur des médias est pourtant mûrement réfléchi. D’un côté, il décline à l’échelon d’un Land la nou­velle approche de la politique de cohésion territoriale communautaire pla­cée sous le signe de l’in­novation (« fléchage Lisbonne »). Et dans ce cadre, il met en œuvre le chan­ge­ment de paradigme de cette politique qui vise désor­mais à développer la com­pétitivité territoriale grâce à la valorisation des atouts existants. D’un autre côté, il prolonge les politiques des gouverne­ments précé­dents. L’idée d’un cluster médias n’est en effet pas née ex nihilo : en l’espace de deux décen­nies, NRW est devenu le premier site médiatique allemand. Dorénavant, il s’agit d’en optimiser les atouts en favorisant le rapprochement en réseau des divers ac­teurs concer­nés, donc en cultivant un terreau favorable à la créativité ; autre­ment dit : un cli­mat propice à l’innovation. Par son approche, cette politique est elle-même in­no­vante, puisqu’elle conjugue les moyens tradi­tionnels de la poli­tique structurelle régionale (dont le soutien aux PME) avec une approche élargie du concept d’in­novation (incluant le capital humain ; voir REA 90/09), mais aussi avec les pré­misses d’une réorientation de la politique structurelle communautaire. Car plus ou moins im­pli­ci­tement, le Mediencluster NRW mise sur la contribu­tion du secteur culturel et créa­tif à la compétitivité de l’industrie et à l’at­tractivité des territoires.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.117
Threshold uncertainty score0.232

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0010.006
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.002

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.197 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2009
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