La production de connaissances dans le cluster montréalais de l’aérospatiale. \nLe cas d’un réseau local d’innovation
Bibliographic record
Abstract
L’importance que revêt la localisation des entreprises dans le fonctionnement et la compétitivité de celles-ci amène à porter l’attention sur la problématique des clusters et l’influence qu’ils peuvent avoir sur la production de connaissances. À travers une perspective théorique qui repose sur la prise en compte des travaux portant sur les districts industriels et ceux plus récents, sur les clusters, nous mettons en évidence une évolution conceptuelle du phénomène de la localisation des entreprises. La place qu’occupe la production de connaissances constitue désormais un élément central des travaux récents qui portent sur les districts et les clusters industriels. \nNotre examen des dynamiques de fonctionnement de ces systèmes permet d’affirmer que la production de connaissances est une caractéristique centrale des clusters ainsi que leur principal avantage compétitif. Étroitement liée aux réseaux inter-organisationnels, la production de connaissances n’est pas un phénomène naturel, elle découle des mécanismes intrinsèques aux clusters, qu’on cherche à mettre en évidence. Pour ce faire, notre méthodologie qui emprunte les principaux repères de l’analyse stratégique des organisations conduit à l’étude du fonctionnement concret d’un réseau local d’innovation, constitué d’entreprises et d’institutions locales présentes dans le cluster montréalais de l’aérospatiale. Un réseau constitué par l’intermédiaire du Consortium de Recherche et d’Innovation en Aérospatiale du Québec, une institution centrale dans le fonctionnement de ce cluster.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".