Canadian Quantum Ecosystem: Lessons From the 5th Workshop on Quantum Computing Entrepreneurship
Notice bibliographique
Résumé
This article is part of a series exploring the unique characteristics and challenges of managing technology teams in emerging fields, with a particular focus on quantum computing [1-5]. The series delves into the experiences of entrepreneurs, researchers, and organizations at the forefront of the quantum revolution, offering insights into team management, innovation, and ecosystem development. Canada's vibrant quantum computing ecosystem is undergoing rapid expansion driven by a combination of government support, world-class academic institutions, and a thriving entrepreneurial community. The 5th Workshop on Quantum Computing Entrepreneurship, held during IEEE Quantum Week 2024, was organized by volunteers from the IEEE Technology & Engineering Management Society (TEMS), IEEE Entrepreneurship, and the Institut quantique. This workshop explored the key pillars of Canada's quantum ecosystem, showcasing the experiences of those driving the quantum revolution. These pillars encompass national and regional organizations that foster ecosystem growth, quantum accelerators that facilitate technology transfer from academia to industry, and the startups driving commercialization. Beyond offering valuable insights into the Canadian quantum ecosystem, this article also highlights fundamental components essential to any quantum ecosystem, given the current maturity of the technology. Readers involved in policy, entrepreneurship, or technology management can apply these lessons to foster quantum ecosystems in their own regions or organizations.
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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 | 0,011 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».