Notice bibliographique
Résumé
The Conference Board of Canada created theLeaders' Roundtable on Commercialization to establish a sharedcommercialization vision for Canada and an action plan that recognizes theunique challenges facing various sectors and regions.Composed of47senior business executives, university presidents and deputy ministers, thisroundtable conducted 35 interviews with scholars, firm executives, andgovernment officers to gain insight into tactical actions (quickhits) that can be taken within the next 12 months to address problems andseize opportunities in commercialization. These actions are the subject of this report.The quick hits arecategorized into people, research, financing, and institutions.The quickhits identified include the following: (1) industry-led collaborative researchnetworks, (2) regionally-based commercialization internships, (3) angel taxcredits, (4) pilot program to expand R&D tax credits, (5) strategicprocurement, and (6) federal seed capital investment. For each of the quick hits, anexplanation of the action, a rationale,and how it will be measured are provided.An integrated, long-termstrategy has yet to be developed, but these quick hits provide a foundation forthe work of this roundtable. (SRD)
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 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 ».