The role of university-firm relations to foster regional development: evidence from Brazilian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
The role of universities for the innovation process of countries or regions had been widely explored. In lagged regions becomes a reference not only for qualification and research but concentrates brains and fixes qualified people. This paper analyses innovation and especially the interaction of firms with universities and research institutes, as strategy to face the low internal investment capacity in innovation. Our focus is the ultra-peripheral region of Brazilian Amazon and it is part of a larger research project which investigates these interactions internationally. The interest in studying these interactions in Brazil are based on findings that the investments in R&D by the private sector are low, and the national (and thus regional) innovation systems are immature (Albuquerque, 1998). Data was collected based on a questionnaire applied to firms, adapted by Federal University of Minas Gerais, Brazil from the Carnegie Mellon (Cohen, 2002) and Yale Surveys (Klevorick, 1995) on firms' interaction. The sample was taken from a database of university-based research groups registered in CNPq (national agency of research funding), that declared some kind of innovative relationship with firms. Although, the interaction between universities and firms has been considered crucial for the development of innovation, we found very few interactions resulting in a low complementary role or even substitute R&D efforts of these firms. Results show that the continuous interactions between firms and university are restricted to agronomy, energy, electrical and mining engineering. And that the role of university in leading the process is not sufficient to suppress the peripheral condition of the Amazon region.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».