Innovation and Research and Development in Small and Large Firms
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION Considerable economic research has been devoted to establishing whether small and large firms differ with regard to the rate of innovation or their R&D activity. On the one hand, this research was seen to have implications for aggressive American antitrust policies that focused on large firms that performed what was perceived to be a disproportionate amount of scientific research (Scherer, 1992). But more recently, the literature has focused more on the need to develop special support for R&D in small firms (Rothwell and Zegveld, 1982; Acs and Audretsch, 1990). Since the share of total employment in Canada accounted for by small firms has been increasing (Baldwin and Picot, 1995), attention in Canada has been focused on the need for policies to facilitate more innovation in this sector. The growth of the importance of small firms has led to a reexamination of the adequacy of science and technology policies, in general, and research and development R&D subsidies, in particular, that are available to this group. If an informed decision is to be made on whether aid for small firms' R&D efforts requires policies that are distinct from those designed for large firms, it is essential to assess the differences in the R&D capacity and innovation capabilities of small and large firms. For this reason, this chapter examines whether variations exist in the R&D profile and in the tendency of small and large firms to innovate.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».