Venture Capital in Canada: Lessons for Building (or Restoring) National Wealth
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle