L’aide financière à l’industrie pharmaceutique québécoise : le jeu en vaut-il la chandelle?
Bibliographic record
Abstract
Le développement de l’industrie pharmaceutique québécoise est souvent considéré comme l’histoire d’une réussite industrielle issue d’une politique ciblée d’aide aux industries à haute valeur ajoutée. Toutefois, le Québec paie cher ses incitatifs financiers au secteur pharmaceutique à travers une série de mesures qui vont au-delà d’une simple politique de brevet : 1) crédits d’impôt, 2) politique de prix généreuse, 3) règle des 15 ans et 4) subventions directes aux entreprises. En contrepartie, le Québec bénéficie de retombées économiques importantes, dont les dépenses en recherche et développement (R&D) et la création d’emploi dans un secteur à haute valeur ajoutée. Cet article chiffre le montant de l’aide publique reçue par l’industrie pharmaceutique au Québec et compare ce montant aux retombées économiques de ce secteur au Québec. L’article démontre que les aides financières publiques accordées à l’industrie pharmaceutique québécoise pour encourager la R&D sont en fait de 1,81 à 6,76 fois supérieures à l’ensemble des dépenses nettes de l’industrie pharmaceutique québécoise en R&D.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".