Les Immigrants, Boosters de Recherche et Développement dans les Entreprises? – L’expérience Canadienne
Notice bibliographique
Résumé
Résumé: La littérature académique confirme la relation positive entre l’immigration et les activités d’innovation. Les immigrants au Canada peuvent contribuer à l’innovation en raison de leurs niveaux élevés d’éducation et de leur diversité socioculturelle. L’objectif de la présente étude est d’examiner l’impact de l’immigration sur l’input en recherche et développement (R&D) à l’échelle des entreprises depuis les années 2000. L’analyse s’appuie sur la Base de données canadienne sur la dynamique employeurs-employés. Les principaux résultats sont les suivants. (i) Les entreprises mixtes avec un mélange des propriétaires natifs et immigrants présentent une probabilité plus importante de participer à la R&D et une intensité plus forte de l’input en R&D que les autres entreprises. (ii) La diversité ethnoculturelle des propriétaires immigrants favorise significativement les activités de la R&D dans les entreprises. (iii) L’accumulation du capital humain des immigrants joue positivement sur la R&D. (iv) Les étudiants internationaux diplômés ont le plus fort effet positif sur la capacité d’innovation. Abstract: Academic literature validates the beneficial relationship between immigration and innovation activities. Immigrants in Canada can contribute to innovation due to their high levels of education and socio-cultural diversity. The aim of this study is to examine the impact of immigration on research and development (R&D) input at firm level since the 2000s. The analysis is based on the Canadian Employer-Employee Dynamics Database. The main findings are as follows. (i) Mixed firms with a mixture of native and immigrant ownership have a greater probability of participating in R&D and a higher R&D input intensity than other firms. (ii) Ethnocultural diversity of immigrant owners significantly favors R&D activities in firms. (iii) Immigrants’ human capital has a positive impact on R&D. (iv) International graduate students have the strongest positive effect on innovation capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».