L' offre territoriale, un levier d’attractivité des investissements : vers une revue systématique de la littérature
Bibliographic record
Abstract
L’attractivité d’investissements demeure une préoccupation majeure pour les décideurs et les acteurs économiques, car elle influence les dimensions économiques, sociales et environnementales d’un territoire. L’offre territoriale constitue le pilier fondamental de cette attractivité. Cependant, dans un contexte marqué par l’apparition de nouveaux enjeux territoriaux, l’offre territoriale doit être repensée. La question de savoir comment tous les acteurs territoriaux peuvent collaborer pour coconstruire une offre territoriale diversifiée et intégrée reste un enjeu complexe et peu exploré. Cette recherche vise à combler cette lacune en proposant un recadrage théorique et un modèle conceptuel pour mieux comprendre les mécanismes de cocréation de l’offre territoriale et son impact sur l’attractivité d’investissements. En s’appuyant sur une revue de littérature systématique, cette étude apporte une clarification du concept et fait avancer la discussion autour de cette composante fondamentale du marketing territorial. Elle fournit aussi des orientations sur les principales variables de l’offre territoriale.
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 | 0.008 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.014 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".