Les determinants des activites d'innovation dans les entreprises de fabrication canadiennes: le role des droits de propriete intellectuelle
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs de la présente étude se sont penchés sur l’impact de différents facteurs sur l’innovation dans le secteur canadien de la fabrication. Premièrement, ils ont déterminé dans quelle mesure la protection de la propriété intellectuelle favorisait l’innovation. Deuxièmement, ils ont analysé l’apport de la R-D à l’innovation. Troisièmement, ils ont tenu compte de l’importance de diverses compétences (marketing, ressources humaines, technologie et production) eu égard à l’innovation. Quatrièmement, ils ont tenté de voir dans quelle mesure le fait que l’entreprise soit grande et qu’il y ait moins de concurrence était propice à l’innovation (l’hypothèse de Schumpeter). Cinquièmement, l’incidence de la nationalité de l’entreprise sur l’innovation a également été étudiée. Enfin, les auteurs ont analysé l’impact du contexte de l’industrie sur la capacité d’innover de l’entreprise. Plusieurs conclusions méritent d’être soulignées. Premièrement, en ce qui a trait à la relation existant entre l’innovation et l’utilisation des brevets, il appert que l’innovation influe beaucoup plus sur le brevetage que l’inverse. Les entreprises innovatrices protègent leurs découvertes à l’aide d’un brevet, mais les entreprises et les industries qui ont davantage recours à cette forme de protection n’ont pas tendance à être plus innovatrices. Deuxièmement, si la R-D est importante, l’acquisition de compétences dans des domaines tels que la technologie et le marketing l’est également. Troisièmement, l’impact de la taille est significatif. Les grandes entreprises sont généralement plus innovatrices. Pour ce qui est de la concurrence, les niveaux moyens de concurrence favorisent le plus l’innovation. Quatrièmement, les entreprises étrangères ne sont pas beaucoup plus susceptibles d’innover que les entreprises nationales lorsque l’on tient compte des différences observées au chapitre des compétences. Cinquièmement, l’infrastructure scientifique inhérente à la recherche universitaire est un déterminant significatif de l’innovation.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".