Innovation et connectivite : la nature des liaisons entre les marches et les reseaux d'innovation dans les industries de la fabrication au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le present document vise a analyser le lien qui existe entre les reseaux d'innovation clients/fournisseurs et l'ampleur et le modele de flux de marchandises entre les industries. Cette analyse repose sur la conception d'un indice de la diversification servant a mesurer la nature des liens inter-industriels qui decoulent de la circulation de biens et de services entre fournisseurs et clients. Elle etablit ensuite un lien entre ces schemas de diversification et l'importance des reseaux d'innovation clients/fournisseurs. Des matrices d'entrees-sorties sont utilisees pour mesurer la portee des liens inter-industriels de meme que le type de flux de marchandises entre les industries. L'importance des reseaux clients/fournisseurs est derivee de donnees tirees de l'Enquete sur les innovations et les technologies de pointe 1993. Dans la presente etude, nous avons constate que l'importance des reseaux d'innovation etablis avec des fournisseurs ou des clients est liee a la structure des flux de marchandises qui s'effectuent entre les secteurs d'activite. Lorsque le nombre de liens interindustriels en amont est faible, les entreprises sont plus susceptibles d'etablir des partenariats avec des fournisseurs. En revanche, le nombre de reseaux etablis avec des clients augmente lorsque le nombre de liens interindustriels en aval est important.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 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".