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Enregistrement W7095616670

.Research Policy 28 1999 215–230 Canadian R&D abroad management practices

2016· article· en· W7095616670 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidiaryExpatriateMultinational corporationOrder (exchange)Technology transferProcess (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 1980s, Canadian industrial R&D abroad has grown substantially. In 1995, R&D expenditures by Canadian affiliates, only in the United States, represented some US$1.4 billion and employed some 6300 persons. Nearly 60 Canadian-owned and-controlled corporations conduct overseas R&D, mostly in the US, Western Europe, Japan, and Australia. Canadian corporations are performing commercial R&D abroad in order to support their manufacturing subsidiaries and to come closer to customers and markets. A secondary motivation is to hire skilled personnel, monitor foreign technological development and increase the inflow of new ideas into the corporation. They also chose friendly socio-political environments from a regulatory point of view. Technology transfer and adaptation to local markets is also an important mission of the foreign R&D establishment. Foreign R&D activities of Canadian firms are fairly decentralized and autonomous. Most of the foreign subsidiaries undertook R&D abroad before they were acquired by the Canadian corporation; also the number of Canadian managers was reduced and the R&D projects were usually decided in the affiliate. Three main types of expatriate R&D were found: a majority of the subsidiaries were producing goods in the same or related .industries as in Canada such as machines, transportation equipment or housing equipment. A second group of firms were vertically integrated firms, that conducted process research in Canada and advanced materials and final products research abroad, closer to the markets for this type of goods; they were active in the chemical and metal industries. Only one truly

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0120,004
Communication savante0,0120,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,015

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,211 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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