Notice bibliographique
Résumé
Although they areoften overlooked,innovative medium-sized firms (100-499 employees) in Canada can provide insightfor other firms that may help them to find their way in the global marketplaceand improve their productivity. This report seeks to explore the innovation capabilities and performance of these Canadian firms. Data used in the analysis were collected from a variety of sources,including the Statistics Canada's Longitudinal Employment Analysis Program,interviews with firm executives, and a literature review. Focusing on the manufacturing industry, the medium-sized firms were divided according toemployee growth rates as follows: high-growth, growth, stable, anddeclining. Innovation capabilities and performance are measured for each of thegroups.In all of the measurements, the high-growth firms produced the best results. Although the reasons for the dominance of the high-growth firms have not been confirmed, there are two factors that are believed to contribute to these firms' success -- superior institutional capabilities and a work force with superior technical capabilities. For the Canadian economy,the focus should be on creating and developing more innovative firms as opposed to growing small firms into large firms. (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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,009 |
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 ».