Les determinants des activites d'innovation dans les entreprises de fabrication canadiennes: le role des droits de propriete intellectuelle
Notice bibliographique
Résumé
Les auteurs de la présente étude se sont penchés sur l’impact de différents facteurs sur l’innovation dans le secteur canadien de la fabrication. Premièrement, ils ont déterminé dans quelle mesure la protection de la propriété intellectuelle favorisait l’innovation. Deuxièmement, ils ont analysé l’apport de la R-D à l’innovation. Troisièmement, ils ont tenu compte de l’importance de diverses compétences (marketing, ressources humaines, technologie et production) eu égard à l’innovation. Quatrièmement, ils ont tenté de voir dans quelle mesure le fait que l’entreprise soit grande et qu’il y ait moins de concurrence était propice à l’innovation (l’hypothèse de Schumpeter). Cinquièmement, l’incidence de la nationalité de l’entreprise sur l’innovation a également été étudiée. Enfin, les auteurs ont analysé l’impact du contexte de l’industrie sur la capacité d’innover de l’entreprise. Plusieurs conclusions méritent d’être soulignées. Premièrement, en ce qui a trait à la relation existant entre l’innovation et l’utilisation des brevets, il appert que l’innovation influe beaucoup plus sur le brevetage que l’inverse. Les entreprises innovatrices protègent leurs découvertes à l’aide d’un brevet, mais les entreprises et les industries qui ont davantage recours à cette forme de protection n’ont pas tendance à être plus innovatrices. Deuxièmement, si la R-D est importante, l’acquisition de compétences dans des domaines tels que la technologie et le marketing l’est également. Troisièmement, l’impact de la taille est significatif. Les grandes entreprises sont généralement plus innovatrices. Pour ce qui est de la concurrence, les niveaux moyens de concurrence favorisent le plus l’innovation. Quatrièmement, les entreprises étrangères ne sont pas beaucoup plus susceptibles d’innover que les entreprises nationales lorsque l’on tient compte des différences observées au chapitre des compétences. Cinquièmement, l’infrastructure scientifique inhérente à la recherche universitaire est un déterminant significatif de l’innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».