La commercialisation de la recherche
Notice bibliographique
Résumé
Résumé La commercialisation des résultats de la recherche universitaire n’est pas un phénomène totalement nouveau. Cependant, depuis une trentaine d’années, elle est en nette croissance dans le monde industrialisé, particulièrement en Amérique du Nord. Les États-Unis jouent clairement un rôle moteur dans cet essor : soucieuses de préserver une primauté menacée sur le plan économique et technologique, les autorités fédérales se sont dotées très tôt d’outils pour exploiter plus systématiquement le potentiel de leurs universités en matière d’innovation – entre autres, la législation touchant la propriété intellectuelle des chercheurs comme la loi Stevenson-Wydler ou la loi Bayh-Dole. L’expérience des universités américaines et la loi Bayh-Dole ont acquis un peu partout le statut de références incontournables – d’incantations infaillibles, diraient certains – souvent citées sans toujours être examinées plus avant. Or, les effets du Bayh-Dole Act sur l’accroissement des activités de transfert technologique dans les universités ont rarement été étudiés empiriquement et méritent de l’être, d’autant plus que, séduits par l’exemple des États-Unis et convaincus de l’efficacité de leur législation, plusieurs pays cherchent à mettre en place des cadres juridiques s’inspirant des lois américaines. La situation canadienne permet d’apporter plusieurs éléments de réponse à cette dernière question. S’appuyant notamment sur une analyse des chiffres publiés par l’Association of University Technology Managers (AUTM), le présent article permet d’affirmer non seulement que la commercialisation de la recherche s’est développée au Canada sans la mise en place d’un cadre juridique spécifique, mais aussi que les institutions canadiennes manifestent dans ce domaine un dynamisme tout à fait comparable, toute proportion gardée, à celui des universités américaines. Sous ce rapport, l’analyse montre que l’impact de la loi Bayh-Dole sur la commercialisation des résultats de la recherche universitaire a été largement surestimé. On tentera en conclusion d’expliquer pourquoi tant d’importance a été attribuée à cette initiative gouvernementale au mépris des données empiriques.
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 | 0,022 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,031 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,090 |
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 ».