Capacites d'innovation: le capital de savoir, gage de survie et de croissance des entreprises
Notice bibliographique
Résumé
Le présent document décrit les constatations tirées d'un programme de recherche visant à souligner l'importance des compétences qui découlent des investissements dans l'actif incorporel pour le processus de croissance des entreprises. Le programme comportait deux parties. Premièrement, des bases de données longitudinales ont fourni un riche ensemble d'études sur les entrées, les sorties, les fusions et d'autres aspects de la dynamique liée à la croissance et au déclin des populations d'entreprises. Ces études ont démontré l'omniprésence de la croissance et du déclin dans la population des entreprises. En soi, elles n'indiquent pas quelles stratégies distinguent les entreprises les plus prospères des moins prospères. Voilà pourquoi nous avons créé un ensemble d'enquêtes-entreprises qui ont permis de concevoir des profils sur le genre de compétences qui découlent des investissements dans le capital organisationnel. À leur tour, celles ci ont été reliées aux données administratives pour nous permettre de classer les entreprises comme étant en expansion ou en déclin. Nous nous sommes alors demandés quel était le lien entre les différences dans les compétences et le rendement des entreprises.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».