Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses how to improve Canada’s business innovation in order to boost labour productivity and output growth. Many general framework conditions are highly favourable to business risk-taking and innovation, including macro stability, openness, strong human capital, low corporate tax rates, low barriers to firm entry and flexible labour markets. However, they can be improved further by reduced external and interprovincial barriers in network and professional service sectors, more efficient capital markets, fewer capital tax distortions and improved patent protection. A second focus should be on ensuring that incentives arising from government subsidies are targeted on actual market failures. The very high level of support to business R&D via the federal Scientific Research and Experimental Development (SR&ED) tax credit and provincial top-ups may affect the incentives of small firms to grow and should be redesigned. A plethora of small, fragmented granting programmes, mainly geared to SMEs, should be streamlined for better government-business collaboration. The large public share in venture capital should be wound down, as it may crowd out more productive private finance. A final focus should be on boosting manager and worker skills that are intrinsic to all forms of innovation, by filling gaps in training, mentoring and education. This Working Paper relates to the 2012 OECD Economic Review of Canada (www.oecd.org/eco/surveys/Canada).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».