New paths to knowledge, innovation and development: Canadian leadership in emerging global partnerships
Notice bibliographique
Résumé
The establishment of various policy experiments such as the Canada Foundation for Innovation, the Canada Research Chairs, Genome Canada, and the Canadian Institutes of Health Research, not to mention increased funding for university research and the National Research Council, have succeeded in creating a knowledge renaissance both within the research community and through concomitant partnerships with the private sector, governments, and the higher education sectors. Knowledge is a universal currency, and innovation a global enterprise. Attention needs to be paid to building on Canada's legacy as a knowledge broker, and its future as a global leader in innovation, in order to maintain and improve its status as a leading economy for trade, investment, development and R&D. Discovery, skills and innovation know no boundaries in today's wired and inter‐connected world, and Canada is confronted with challenges from new and emerging knowledge producers. However, Canada has no strategic focus in place to meet these challenges or to tackle new opportunities in the global knowledge market. In short, Canadian decisionmakers and knowledge leaders have to think “intermestically”. Domestic and international decisions are two sides of the same coin.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,023 |
| Communication savante | 0,022 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».