Genossenschaftliche Innovationsökosysteme
Bibliographic record
Abstract
Am Beispiel der kanadischen Metropole Vancouver zeigt sich, dass auch in Zeiten einer immer komplexer werdenden Welt Wirtschaftswachstum, Nachhaltigkeit und Lebenswert positiv korrelieren können und innerhalb weniger Jahrzehnte regional umsetzbar sind. Die Stadt setzt dabei überwiegend auf zentral gesteuerte Aktivitäten der „Vancouver Economic Comission“, die alle gesellschaftlichen und unternehmerischen Anspruchsgruppen auf der Basis werteorientierten Handelns konsequent das Ziel verfolgen lässt, Vancouver zu einer global anerkannten Stadt für innovatives, kreatives und nachhaltiges Business zu entwickeln. Das Streben Vancouvers weist dabei Parallelen zu genossenschaftlichen Wesensprinzipien sowie zu im deutschsprachigen Raum bereits existierenden Ansätzen genossenschaftlicher Innovationsökosysteme auf. Letztere haben bereits an verschiedenen Stellen bewiesen, dass sie das Potenzial haben in Zeiten komplexer Herausforderungen zukunftsfähige Lösungen für die Menschen in der Region gemeinschaftlich zu entwickeln. Gleichzeitig lassen sich mittels innovativer Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle neue Ertragsquellen erschließen. Strategen genossenschaftlicher oder kooperativer Banken und Unternehmen sollten nachfolgende Fragen bewegen: • Was können deutsche Städte, Gemeinden und Regionen von Vancouver hinsichtlich des Aufbaus und der Gestaltung dynamischer Innovationsökosysteme lernen? • Welche Rolle können Genossenschaften in Innovationsökosystemen spielen? • Wie könnten die Innovationsprinzipien, -methoden und -formate in der jeweiligen Region erfolgversprechend eingesetzt werden?
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.010 |
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".