Les alliances technologiques stratégiques: de la théorie à la situation canadienne
Notice bibliographique
Résumé
Technological cooperation between business enterprises has become common-place over the past ten years or so, following an increase in the uncertainty, risk, and costs of research and development brought about by growing international competition and the unsettling impact of data processing technologies (and to a lesser degree biotechnologies) throughout the entire industrial sector. Strategies in R&D cooperation, first adopted by Japanese corporations, were copied by European firms in the early 80s and then by American and Canadian corporations later on. Governments have got in on the action through policies for encouragement of collective R&D. Current theories in economies and business administration are not very useful for understanding this phenomenon. Neo-classical economies' assumption of perfect competition, as well as dissertations on product obsolescence and transaction costs, permeate theories in business administration and do not help us comprehend this new organizational phenomenon. We have, however, come across some crucial leads towards an explanation in certain models of imperfect competition and in managerial studies on informal cooperation by businesses in R&D.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,031 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».