How Innovative are Canadian Firms Compared to Some European Firms? A Comparative Look at Innovation Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude examine à quel point l'enquête innovation canadienne de 1999 et les enquêtes communautaires européennes d'innovation CIS2 de 1997/1998 sont comparables. Quatre pays européens sont comparés au Canada: la France, l'Allemagne, l'Irlande et l'Espagne. Nous faisons ressortir des différences dans la réalisation de l'enquête et la formulation du questionnaire. Nous proposons des façons d'harmoniser les données pour les rendre aussi comparables que possible. Les performances entre pays diffèrent suivant l'indicateur retenu. Le Canada est loin en tête sur base du pourcentage d'innovateurs,0501s se classe en dernière position sur base du chiffre d'affaires en produits innovants. Le Canada est à peu près à égalité avec l'Allemagne et l'Irlande pour ce qui est du pourcentage d'innovateurs dans le sens plus strict d'une première sur le marché. La France et l'Espagne sont moins performantes à cet égard,0501s pas dans la proportion d'innovateurs au sens strict parmi les innnovateurs au sens large. A côté de ces differences se dressent aussi des régularités, telles qu'une plus grande propension à innover dans les enterprises des secteurs high-tech ou de grande taille. La part du chiffre d'affaires en produits innovants est également plus élevée pour les firmes des secteurs de haute technologie0501s pas nécessairement pour les grandes firmes.
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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».