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Record W119411011

Apprentissage et Innovation: Une Analyse Econometrique a Partir De Donnees D'enquete Dans Les Entreprises Des Regions De Quebec et De Chaudiere-Appalaches (*)

2001· article· fr· W119411011 on OpenAlexvenueaboutno aff
Моктар Ламари, Rejean Landry et Nabil Amara

Bibliographic record

VenueCanadian Journal of Regional Science · 2001
Typearticle
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'impact de l'apprentissage sur le processus d'innovation demeure meconnu et les etudes sur le sujet ne procurent pas suffisamment de resultats quantitatifs et fondes sur des donnees obtenues dans les entreprises (Lundvall 1997b). Les recherches les plus souvent citees, cet effet, s'inscrivent dans des perspectives macro-economiques orientees principalement vers l'etude de l'impact de la creation du capital humain sur la croissance economique des nations (Becker 1962; Lucas 1988; Romer 1986). Les recherches traitant de la mirco-economie de l'innovation ont tendance occulter la complexite du processus d'apprentissage (Arrow 1962; Freeman 1994). Dans ces recherches, l'apprentissage est percu comme un resultat issu de la scolarisation et rarement comme processus diffus, dynamique et multiforme. De plus, clans ces recherches, 1'apprentissage est analyse uniquement comme levier d'amelioration de la productivite et de minimisation des charges salariales (Malerba 1992; Freeman 1994; Edquist et al 1997). De plus en plus de recherches se demarquent de cette facon de conceptualiser l'apprentissage. Ces recherches tentent de montrer que l'apprentissage est avant tout un processus dynamique, multiforme et fort exigeant en coordination et en interaction sociale (Lundvall 1992; Lundvall et Johnson 1994; Cohen 1995; Rogers 1983). Ces recherches associent l'innovation dans les entreprises et la performance des systemes nationaux d'innovation la diversite et l'excellence des strategies et des pratiques d'apprentissage mises en ceuvre non seulement au sein des entreprises, mais aussi par l'ensemble des acteurs agissant dans les systemes d'innovation (Dosi 1996). Les travaux de Lundvall (1997) vont jusqu'a affirmer que les economies performantes sont principalement des economies basees sur l'apprentissage. Pour cet auteur, l'innovation est definie comme un processus visant la creation des nouvelles competences, l'acquisition des nouvelles habiletes et l'acces aux connaissances pertinentes. Les ecrits disponibles mettent en lumiere plusieurs strategies d'apprentissage dont les plus analysees sont celles qui ont trait 1'apprentissage par La recherche (learning by searching), a l'apprentissage par la pratique (learning by doing), a l'apprentissage par l'utilisation des technologies de pointe (learning by using), a l'apprentissage par l'interaction (learning by interacting), a l'apprentissage par les externalites industrielles (learning from industry spillovers) et 1'apprentissage par les externalites regionales (learning region) (Cohen 1995; Freeman 1995a, 1995b; Lundvall 1997a, 1997b). La presente recherche se propose d'etudier, de maniere empirique, l'effet de ces diverses formes d'apprentissage sur les multiples activites d'innovation initiees au sein des entreprises des regions de Quebec et de Chaudiere-Appalaches au Canada. Notre recherche tente d'explorer l'impact du processus d'apprentissage sur l'innovation en expliquant notarnment pourquoi certaines formes d'apprentissage ont plus d'impact que d'autres sur les activites d'innovation. La presente recherche traite l'innovation comme un processus qui amene les entreprises innover, chacune a sa facon et selon ses predispositions : certaines entreprises adoptent des innovations de produits, d'autres des innovations de procedes et d'autres encore des innovations combinant produits et procedes. Dans cette recherche, nous presumons que chacune de ces formes d'innovation repond de maniere differenciee a chacune des formes d'apprentissage disponibles au sein des entreprises et au sein du systeme regional d'innovation. L'article se compose de trois parties. Dans une premiere partie, la relation liant l'innovation a l'apprentissage est passee en revue a la lumiere des principaux ecrits theoriques publies. Cette recension des ecrits permet de caracteriser les formes d'apprentissage et de deduire des causalites potentielles liant l'apprentissage l'innovation au sein des entreprises. …

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.061
Threshold uncertainty score0.198

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0090.022
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0060.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.067
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.206 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations9
Published2001
Admission routes2
Has abstractyes

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