Le numérique comme levier au développement régional durable
Notice bibliographique
Résumé
L’objectif de ce rapport est d’étudier le potentiel d’optimisation des pratiques d’échanges d’information en utilisant les technologies numériques afin d’accroître les occasions d’affaires et favoriser l’innovation au niveau local et régional. Le rapport s’inscrit dans un projet plus large du Ministère des Finances du Québec visant à faciliter la reprise des activités économiques au Québec post-COVID-19 afin de favoriser un développement économique durable pour les régions du Québec. Le rapport part de l’hypothèse qu’une utilisation stratégique des technologies numériques comme levier pour favoriser l’adoption d’un modèle informationnel fluide entre les acteurs du développement pourrait permettre aux économies locales et régionales d’être mieux outillées pour se développer et innover. Comme il est montré dans le rapport, l’information et sa circulation jouent un rôle primordial dans le développement régional et les technologies numériques offrent de nombreuses possibilités permettant d’améliorer cette circulation de l’information entre les différents acteurs (publics et privés). Après un bref portrait des principales approches au développement régional au Québec, le rapport s’appuie sur les recherches récentes en économie du savoir et de l’information pour démontrer comment l’amélioration des flux informationnels pourrait aider à accroître la cohérence des actions des différents paliers de gouvernements, à tisser des liens entre les institutions publiques et privées et à favoriser le transfert de connaissances. Ces trois facteurs sont déterminants pour la croissance économique et l’innovation. À partir de ce cadre, le rapport identifie quatre endroits dans l’écosystème du développement régional où les technologies numériques pourraient stimuler les flux informationnels et favoriser une meilleure intégration institutionnelle des efforts : 1) La création d’un espace virtuel unifié, intégré et dynamique en appui au développement régional. 2) Des initiatives pour mieux relier main d’œuvre et entreprises en régions. 3) L’élaboration d’un réseau de partage interrégional pour les entrepreneurs 4) La diversification des méthodes de collecte, d’analyse et de partage de données étatiques. Ces quatre propositions prennent appui sur les technologies numériques et visent à stimuler la circulation de l’information de nature économique, ce qui, à terme, devrait favoriser l’innovation et l’entrepreneuriat régional et la diversification de l’économie des régions.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,003 |
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 ».