Pôles de compétitivité, innovation et entrepreneuriat
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cette publication examine les succès dâimportants pôles dâentreprises et dâinnovation des pays de lâOCDE, les défis auxquels ceux-ci doivent actuellement faire face pour maintenir leurs positions, ainsi que les enseignements dont pourraient bénéficier dâautres candidats à la création de pôles performants. De quels facteurs clés dépend le succès dâun pôle ? Quels sont les problèmes qui se profilent à lâhorizon ? Quel rôle doit exactement jouer le secteur public pour soutenir le développement des pôles et vaincre les différents obstacles ? Ces questions, et bien dâautres encore, sont abordées par lâouvrage qui se livre à lâanalyse détaillée de sept pôles de renommée internationale : Grenoble, en France ; Vienne, en Autriche ; Waterloo, au Canada ; Dunedin, en Nouvelle-Zélande ; Medicon Valley, en Scandinavie ; Oxfordshire, au Royaume-Uni ; et Madison, aux Ãtats-Unis. Pour chacun de ces pôles, le livre examine les facteurs qui ont contribué à son développement, lâimpact du pôle sur les performances de lâentrepreneuriat local, et les défis posés par une expansion supplémentaire. Le livre propose également une série de recommandations politiques sâattachant, dans un contexte élargi, à la question du développement des pôles. Cet ouvrage constitue une lecture essentielle pour tous les décideurs publics, praticiens et universitaires désireux de connaître les bonnes pratiques en matière de développement des pôles et souhaitant obtenir des conseils pour accroître lâimpact économique des pôles.
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.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 it