Frontier Technologies in Non-Core Automotive Regions: Autonomous Vehicle R&D in Canada
Notice bibliographique
Résumé
For economically advanced locations, a primary response to deindustrialization has been to emphasize higher value-added activities, the target frequently being research and development (R&D). R&D tends to occur in locations proximate to corporate headquarters in general and the headquarters of global lead firms in particular. This pattern is especially evident in the automotive industry. Thus, for countries or regions lacking a targeted industry’s global lead firm, generating R&D is problematic. In the automotive industry, the introduction of frontier technologies—such as those supporting autonomous vehicles (AVs)—may reveal new patterns of R&D development, a consequence of firms engaging with innovation ecosystems disconnected from the traditional automotive industry and its headquarters-proximate geographic core or cores. This article explores these matters via a case study of Canada’s efforts to build an AV R&D profile. Canada does not host an automaker’s headquarters, but it does possess attributes that suggest it is well equipped to conduct such work. After constructing and analyzing a global database of patents related to AVs, this article demonstrates that Canada has contributed R&D focused on AVs at a rate above that which it has reached for automotive R&D overall. It also establishes that globally, even though AV-related R&D has emerged from non-traditional automotive locations, the preponderance of AV-related R&D is converging in core automotive locations: proximate to automakers’ global headquarters.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».