Internationalisation de la R & D des entreprises et attractivité de la France
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’objet de cet article est d’analyser l’importance et les caractéristiques du processus d’internationalisation de la recherche et développement (R & D) des entreprises ainsi que l’attractivité de la France pour ce type d’activité. La R & D réalisée en France par des filiales étrangères représente 5,6 milliards d’euros en 2004, soit 25,3 % des dépenses de R & D totales des entreprises. Cette proportion est supérieure à la moyenne européenne qui s’établit à 13,8 %. À partir d’une typologie des centres de recherche, l’analyse montre que la France attire davantage des centres d’adaptation (des produits à la demande locale) que des centres globaux (réalisant des innovations à destination des marchés mondiaux). Les investissements de R & D étrangers en France représentent 22,8 % des dépenses de R & D totales dans les secteurs de haute technologie (contre 25,3 % pour l’ensemble des secteurs) alors que dans ces mêmes secteurs, 47,5 % des effectifs et 44,8 % de la valeur ajoutée sont le fait de filiales sous contrôle étranger (contre 33,1 % et 37,5 % pour l’ensemble des secteurs). Ces données traduisent une attractivité de la France pour les activités de haute technologie plus faible dans les domaines de la R & D et de l’innovation que dans celui de la production. Toutefois, cette analyse est à nuancer pour les grandes firmes européennes qui envisagent de s’implanter en France. En effet, l’enquête menée conjointement par le Commissariat général du Plan et l’EIRMA en 2004 auprès de ces grandes firmes, met en évidence des facteurs de localisation de centres de R & D globaux comme la qualité et la productivité des chercheurs, l’excellence des centres de recherche publics, et la qualité des infrastructures.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".