Venture Capital in Canada: Lessons for Building (or Restoring) National Wealth
Notice bibliographique
Résumé
Canadian policymakers and regulators have been praised for avoiding many of the policy blunders that, when combined with excessive risk‐taking by the banks, nearly brought down the U.S. financial sector. But, as the global economy begins to recover, policymakers everywhere need to find ways to stimulate the creation of new ventures. On that score, Canada's record is not encouraging. The returns on Canadian venture capital investment have been dismally low, particularly in its government‐run funds. In a recent survey, 40% of U.S. venture capital partners identified Canada as having the least favorable treatment of investors of any country they had dealings with. And perhaps most troubling, half of the Canadian corporate executives responding to another survey cited “inability to retain talent” as the biggest threat to their firms. The authors begin by suggesting that these findings are all related. Without investors and the know‐how and networks they bring with them, a country's ability to attract, develop, and retain top talent—business and managerial talent in particular—is significantly reduced. And as the authors go on to argue, the key to building a successful venture capital industry is to match talent with capital in such a way that all three parties—talent, capital providers, and the “matchmakers” who bring together talent and capital—are rewarded for superior performance and held accountable for failure.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».