The drive to innovation: The privileging of science and technology knowledge production in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation project explored the privileging of knowledge production in science and technology as a Canadian national economic, political and social strategy. The project incorporated the relationship between nation-state knowledge production and how that knowledge is then systematically evaluated, prioritized and validated by systems of health technology assessment (HTA). The entry point into the analysis and this dissertation project was the Scientific Research and Experimental Design (SR&ED) federal tax incentive program as the cornerstone of science and technology knowledge production in Canada. The method of inquiry and analysis examined the submission documents submitted by key stakeholders across the country, representing public, private and academic standpoints, during the public consultation process conducted from 2007 to 2008 and how each of these standpoints is hooked into the public policy interests and institutional structures that produce knowledge in science and technology. Key public meetings, including the public information sessions facilitated by the Canada Revenue Agency and private industry conferences, provided context and guidance regarding the current pervasive public and policy interests that direct and drive the policy debates. Finally, the “Innovation Canada: A Call to Action Review of Federal Support to Research and Development: Expert Panel Report,” commonly referred to as “The Jenkins Report” (Jenkins et al., 2011), was critically evaluated as the expected predictor of future public policy changes associated with the SR&ED program and the future implications for the production of knowledge in science and technology. The method of inquiry and analytical lens was a materialist approach that drew on the inspiring frameworks of such scholars as Dorothy Smith, Michel Foucault, Kaushik Sunder Rajan, Melinda Cooper, and, Gilles Deleuze. Ultimately, I strove to illuminate the normalizing force and power of knowledge production in science and technology, and the disciplines and structures that encompass it and are hooked into it where the privileging of such knowledge becomes hegemonic within and by the regimes of knowledge production that created them.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».