Unternehmenskooperationen im Innovationsprozess: Erste deskriptive Befunde neuer Fragen im ifo Innovationstest
Bibliographic record
Abstract
In der letzten Welle des ifo Innovationstests wurde erstmals ein Fragenkomplex zum Kooperationsverhalten von Unternehmen im Innovationsprozess aufgenommen. Erste deskriptive Auswertungen zeigen erhebliche Unterschiede zwischen Unternehmensgrößenklassen, Regionen und Branchen. Kleinere und mittlere Unternehmen kooperieren weniger im Innovationsprozess. In Ostdeutschland spielt die Kooperation im Innovationsprozess eine größere Rolle als in Westdeutschland. Tendenziell wird in agglomerierten Gebieten mehr kooperiert. Einige Branchen, wie der Maschinenbau, sind zwar innovativ, kooperieren aber wenig im Innovationsprozess. Bezüglich der geographischen und technologischen Nähe von Kooperationspartnern zeigt sich, dass Unternehmen mit einer Vielzahl von anderen Branchen kooperieren. Bei der Interpretation der Befunde muss allerdings berücksichtigt werden, dass es sich bei den hier berichteten Ergebnisse um deskriptive Zusammenhänge handelt, die in dieser Form nicht als kausale Effekte interpretiert werden können.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.062 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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.
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".