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Record W1481419068

L'innovation et la formation dans les nouvelles entreprises

2000· preprint· fr· W1481419068 on OpenAlexaffabout
John R. Baldwin

Bibliographic record

VenueRePEc: Research Papers in Economics · 2000
Typepreprint
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicFirm Innovation and Growth
Canadian institutionsStatistics Canada
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Des etudes recentes ont demontre l'importance quantitative de la creation et de la disparition d'entreprises ainsi que de la croissance et du declin de la population industrielle. C'est ce processus de renouvellement qui recompense l'activite innovatrice et contribue a la croissance de la productivite. Bien que la taille de la population de nouveaux venus soit impressionnante - particulierement lorsqu'on examine l'effet cumulatif dans le temps, l'importance de la creation d'entreprises se mesure en fin de compte par son incidence sur l'innovation au sein de l'economie. Dans une economie dynamique, axee sur le marche, il est important de faire des experiences. Or, les jeunes entreprises jouent sur ce plan un role essentiel. Les nouveaux entrepreneurs offrent constamment aux consommateurs des nouveautes-tant pour ce qui est des produits de base que du niveau de service qui les accompagnent. Ce tatonnement se traduit par des couts considerables, car un bon nombre de jeunes entreprises disparaissent. Les jeunes entreprises courent davantage le risque de disparaitre; des donnees tirees d'un fichier longitudinal de jeunes entreprises canadiennes tant dans le secteur des biens que dans celui des services revelent que plus de la moitie des nouvelles entreprises qui ferment leurs portes le font au cours de leurs deux premieres annees d'existence. La plupart des jeunes entreprises ont une duree de vie breve. En fait, seulement une nouvelle entreprise sur cinq celebre un dixieme anniversaire. Comme un bon nombre de jeunes entreprises abandonnent en cours de route, on est desireux de comprendre les conditions qui sont associees a la reussite, celles qui permettent aux nouveaux entrepreneurs de realiser leur potentiel. Les jeunes entreprises qui reussissent sont celles qui ont choisi la bonne combinaison de strategies et d'activites. Pour comprendre comment ces elements contribuent a la croissance, il est necessaire d'etudier les relations entre la performance des jeunes entreprises et les differences en ce qui a trait aux strategies et aux activites mises en oeuvre. Ce document a pour objectif de decrire le contexte et les caracteristiques propres aux jeunes entreprises qui reussissent a survivre et a prosperer. Pour ce faire, il examine deux questions : premierement, l'aptitude a innover des jeunes entreprises et la mesure dans laquelle leur croissance en depend; deuxiemement, le fait de mettre l'accent sur les competences des travailleurs-element qui est relie en partie a la formation qui est complementaire a l'innovation et contribue a la croissance.

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)0.009
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.037

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0030.006
Scholarly communication0.0100.007
Open science0.0010.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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 head0.050
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.254 · 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

Citations0
Published2000
Admission routes2
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