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Record W1551000434

La biotechnologie est-elle vraiment en perte de vitesse au Québec et si oui, quelles en sont les raisons?

2012· preprint· fr· W1551000434 on OpenAlexaboutno aff
Catherine Beaudry, Joël Levasseur

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2012
Typepreprint
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicInnovation Policy and R&D
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce rapport dresse un portrait comparatif des entreprises qui développent des biotechnologies au Québec et au Canada entre 1999 et 2005. Outre l'évolution des caractéristiques, le rapport examine entre autres les taux de survie et de croissance de ces entreprises jusqu'en 2009. L'étude couvre ainsi deux périodes de crise, soit celle du resserrement du crédit de 2001 à la suite de l'éclatement de la bulle technologique, et la crise financière de 2007-2008. Au-delà de l'impact des crises, en majeure partie financières, l'étude vise à comprendre les raisons de la mort et de la baisse de la performance des entreprises dans un domaine de haute technologie important pour le développement du Québec. Le domaine des biotechnologies est relativement jeune, ce qui se traduit par une méconnaissance du fonctionnement de ce dernier. De surcroît, le modèle prépondérant dans ce domaine de pointe basé sur la science nécessite une contribution non négligeable de l'université, de la science et des technologies qui y sont développées, afin d'évoluer et de croître. La collaboration doit donc jouer un rôle important afin de faciliter le transfert de connaissance entre les différents partenaires. En outre, de par la complexité de la connaissance impliquée et l'importance des validations nécessaires étant donné son impact sur le vivant, la biotechnologie évolue dans une classe à part où les concepts répandus ailleurs dans l'économie méritent d'être étudiés en de plus amples détails. Par ailleurs, les leçons apprises de cette étude peuvent contribuer à mettre en place les bons outils pour d'autres domaines de pointe, par exemple les nanotechnologies, en plein essor au Québec. La contribution de ce rapport consiste donc à identifier les facteurs de survie et de croissance des entreprises oeuvrant dans le domaine des biotechnologies de façon à recommander des modifications et améliorations au support à ces entreprises afin d'en améliorer la performance. Les données utilisées proviennent des quatre enquêtes de Statistique Canada sur le développement et l'utilisation de la biotechnologie de 1999, 2001, 2003 et 2005, qui ont été liées entre elles et jumelées à certaines données du Registre des entreprises de façon à pouvoir mesurer les taux de survie et de croissance de ces entreprises. La base de données quasi-longitudinale ainsi obtenue permet d'étudier l'évolution des entreprises de biotechnologie sur une décennie. Chacune des enquêtes a obtenu un taux de réponse d'environ 70 %, nous sommes donc confiants de refléter un portrait juste de ce domaine de l'économie. De façon générale, il n'existe pas de différences marquées entre le domaine des biotechnologies au Québec et celui du reste du Canada (Tableau I). Alors que les entreprises du Québec étaient en avance sur un ensemble d'aspects tels la collaboration, le nombre de brevets et le nombre de produits en 1999, les différences s'amenuisent au fil du temps. Ceci est possiblement causé par le changement et l'évolution du tissu industriel du Québec. En effet, la baisse de l'âge des entreprises et de leur taille en termes de nombre d'employés suggère l'émergence de nouvelles firmes au Québec. Parmi les baisses importantes au Québec relatées, la plus importante est sans doute celle du nombre de produits et procédés qui varient de 74 à 17 en moyenne entre 1999 et 2005. Ce sont particulièrement les produits en production et sur le marché qui ont connu une plus forte baisse au Québec. Cette diminution est également, en majeure partie, attribuable aux petites entreprises des secteurs de la bioinformatique de la biotechnologie reliée à l'aquaculture et aux ressources naturelles, et n'est donc pas un phénomène généralisé dans les autres secteurs de la biotechnologie. En santé humaine au Québec par exemple, le nombre de produits et procédés a augmenté au cours de la période de 1999 à 2005. Ceci confirme aussi une certaine mouvance du domaine des biotechnologies vers la santé humaine et l'agriculture au Québec. En 1999, la santé humaine, l'agriculture et la transformation des produits alimentaires représentaient respectivement 42 % et 17 % du nombre de produits et procédés et en 2005 cette proportion a augmenté à 58 % et 28 % respectivement. Cette augmentation s'est faite au détriment des autres secteurs. Les secteurs de l'environnement et de la bioinformatique, de la biotechnologie reliée à l'aquaculture et des ressources naturelles, généraient respectivement 22 % et 20 % des produits et procédés en 1999 comparativement à 9 % et 5 % respectivement en 2005...

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.785
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0040.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.230 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designTheoretical or conceptual
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
Published2012
Admission routes1
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