Pôles de compétitivité, innovation et entrepreneuriat
Bibliographic record
Abstract
Cette publication examine les succès d’importants pôles d’entreprises et d’innovation des pays de l’OCDE, les défis auxquels ceux-ci doivent actuellement faire face pour maintenir leurs positions, ainsi que les enseignements dont pourraient bénéficier d’autres candidats à la création de pôles performants. De quels facteurs clés dépend le succès d’un pôle ? Quels sont les problèmes qui se profilent à l’horizon ? Quel rôle doit exactement jouer le secteur public pour soutenir le développement des pôles et vaincre les différents obstacles ? Ces questions, et bien d’autres encore, sont abordées par l’ouvrage qui se livre à l’analyse 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 États-Unis. Pour chacun de ces pôles, le livre examine les facteurs qui ont contribué à son développement, l’impact du pôle sur les performances de l’entrepreneuriat local, et les défis posés par une expansion supplémentaire. Le livre propose également une série de recommandations politiques s’attachant, 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 l’impact 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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
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.
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".