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Enregistrement W2063229893 · doi:10.1111/j.1744-7976.2008.01139.x

Examining the Adoption of Product and Process Innovations in the Canadian Food Processing Industry

2009· article· en· W2063229893 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Derek G. Brewin, Daniel C. Monchuk, Mark D. Partridge

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional Economics and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisProduct (mathematics)Innovation processPolitical scienceEconomicsHumanitiesManagementMathematicsOperations managementWork in processPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we study the factors associated with innovation in the food processing industry using a survey of Western Canadian food processors. Our primary motivation is to gain a better understanding of the mechanics of innovation related to the adoption of product and process innovation. In particular, we consider the jointness ofex postrealizations of product and process innovations, and assess whether there are underlying differences that result from innovations developed inhouse versus those developed externally by a third party. Using a multivariate probit model, we find evidence of significant interrelationships between product and process innovations that are developed inhouse. These findings suggest that firms that conduct both process and product innovations inhouse are better able to enjoy complementarities that arise in the discovery process. We also find that firms are more likely to innovate in response to keeping pace with competitors. Dans le présent article, nous examinons les facteurs liés à l'innovation dans l'industrie de la transformation alimentaire, à l'aide d'un sondage effectué auprès des transformateurs agroalimentaires dans l'Ouest canadien. L'objectif principal vise à mieux comprendre les mécanismes de l'innovation liés à l'adoption de nouveaux produits et procédés. Nous examinons les liens entre les réalisations ex post de nouveaux produits et procédés, et nous évaluons s'il existe ou non des différences sous‐jacentes découlant du développement de produits à l'interne par rapport au développement de produits à l'externe par des tiers. À l'aide d'un modèle probit multivariable, nous montrons qu'il existe une interdépendance considérable entre les nouveaux produits et procédés élaborés à l'interne. Ces résultats autorisent à penser que les entreprises qui mettent au point de nouveaux produits et procédés à l'interne sont mieux en mesure de profiter des avantages complémentaires qu'engendre le processus de découverte. Les entreprises sont également plus enclines à innover pour suivre les concurrents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,129 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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