Comparing the innovation performance of Canadian firms and those of selected European countries: an econometric analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper follows on Therrien and Mohnen (2001). Here, we compare the innovation performance of manufacturing firms in Canada and four European countries ' Germany, France, Ireland, and Spain - on the basis of an econometric model that identifies some of the determinants of the probability to innovate and of the intensity of innovation. We estimate jointly a probit for the incidence of innovation and a censored ordered probit for the intensity of innovation. The analysis is performed on the data from Statistics Canada''s 1999 Innovation Survey and Eurostat''s second Community Innovation Survey. Due to administrative constraints, data from Europe and Canada cannot be pooled together. From the estimates we compare and disentangle the observed and the expected innovation intensities in Canada and in Europe, using the framework developed by Mairesse and Mohnen (2002). Canada has a higher proportion of innovating firms but a lower share of innovative sales for its innovating firms. From the two effects combined we expect a typical Canadian firm to have a slightly higher share of innovative sales. The effects of firm size, cooperation in innovation, and government support make Canadian firms slightly more innovative than European firms, whereas the sectoral composition of output, the pressure of competition, the scope of innovation activities, and the novelty of innovation confer a slight advantage to Europe.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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