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Enregistrement W7005219596

R&D centres of excellence in Canada

2011· other· en· W7005219596 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2011
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultinational corporationExcellenceContext (archaeology)TerminologySubsidiaryEmpirical research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter examines CoEs in the context of the R&D operations of foreign subsidiaries in Canada. Its aim is to provide some background on the literature on foreign-owned R&D operations in Canada, and then to provide evidence from the authors’ current research on this topic. To some extent the ‘centre of excellence’ terminology is a case of old wine in new bottles, in that there has been a steady stream of research over the past thirty years concerned with understanding the R&D activities of foreign firms in Canada. However, the CoE terminology does also add something, in that it helps to clarify the role of R&D centres within their corporate system, and the conditions under which they are able to deliver on that role. The guiding research questions for this chapter are two. What is the evidence for R&D CoEs in foreign-owned subsidiary companies in Canada? And what are the factors that are associated with their existence? The chapter is in two parts. The first part draws on the existing literature—both literature concerned with the development of CoEs in multinational firms and the literature that looks specifically at R&D in Canada. The second part is written on the basis of our recent empirical research in this area. Specifically, it reports on a survey of 99 foreign-owned subsidiaries in Canada, and on a series of case-study interviews conducted by the authors over the last five years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,141 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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