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Enregistrement W4392021277 · doi:10.1093/scipol/scae002

Effectively financing private sector innovation? Toward a conceptual policy framework

2024· article· en· W4392021277 sur OpenAlex
Alix Jansen, Dan Breznitz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueScience and Public Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLupina Foundation
Mots-clésIncentiveConceptual frameworkFinancial innovationBusinessIndustrial organizationConceptual modelEconomicsPublic economicsThe Conceptual FrameworkFinanceMicroeconomicsComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our understanding of innovation policies has been enhanced. However, there is still a gap in conceptualizing the effectiveness of one of innovation policy’s most important tools: financial incentives (FIs). Scholars developed an understanding of the effectiveness of direct versus indirect FIs, but there is no clear theoretical framework that delineates what kind of financial instruments impact what kind of innovation under what conditions. This paper analyzes the different working and operational logic of the wide array of employed FI worldwide to develop what is, to the best of our knowledge, the first conceptual framework discerning what financial tools fit what aims and contexts. This framework allows the development of testable hypotheses as well as the development of incentives tailored differently for different national innovation missions and market structures, suggesting that the growing reliance among OECD countries on indirect FIs in the form of tax incentives is less then optimal.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,013
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,245 · 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