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Enregistrement W4295921332 · doi:10.54932/jqgh2110

Vers la nouvelle bioéconomie: La biofabrication comme initiative stratégique de développement économique pour le Québec

2022· report· fr· W4295921332 sur OpenAlexaboutno aff
Bryan Campbell, Michel Magnan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalement, la bioéconomie peut être définie comme le domaine de l'économie basée sur les produits, services et processus dérivés des ressources biologiques. À cet égard, la biologie de synthèse réfère aux caractéristiques d’un domaine dérivé de la biologie qui s’est développé au cours des trente dernières années grâce aux progrès de la génétique appliquée et de la bio-ingénierie. Certains prédisent que l'économie future sera principalement une bioéconomie basée sur ces techniques émergentes, lesquelles sont cohérentes avec la décarbonisation de notre économie. Nous décrivons d’abord la réalité internationale de la « Révolution Bio » et tentons d’évaluer la position du Québec. Par la suite, nous présentons des politiques de soutien à la bioéconomie de diverses juridictions. Une étude de cas d’une entreprise de Montréal nous permet de mettre en évidence les problèmes auxquels elle a dû faire face pour attirer le capital financier nécessaire à sa croissance. Outre le financement, un autre enjeu critique dans le domaine est la montée en charge (scalability en anglais) des processus de transformation. Nous explorons davantage cet enjeu en agro-technologie, secteur à haut potentiel mais dont la réalisation comporte plusieurs défis socio-économiques. Cette analyse sert de toile de fond à nos recommandations qui portent sur l'élaboration d'une feuille de route pour le soutien gouvernemental à la biologie de synthèse.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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