La collaboration avec la recherche universitaire vue de l’entreprise. Quelques résultats d’enquêtes dans les secteurs des technologies optoélectroniques
Bibliographic record
Abstract
Analysant les caractéristiques de la demande de connaissances externes des entreprises en fonction de leurs régimes d’innovation, l’article s’intéresse plus particulièrement au rôle donné à la recherche universitaire dans les stratégies d’innovation des entreprises. Les résultats tirés d'enquêtes auprès d’entreprises britanniques et françaises, développant des composants optoélectroniques, mettent en évidence l’existence de deux catégories de recherche : la R-D sur financement propre qui est liée aux objectifs à court terme, et la R-D à moyen et long terme qui dépend du financement externe. La participation de la recherche universitaire à la recherche à court terme de l’entreprise prend la forme principale de prestations de services, tandis que sa contribution à la recherche à long terme se réalise essentiellement par la mise à disposition contractuelle de doctorants. De plus, les collaborations avec les universités ne semblent pas avoir d’effets directs sur l’organisation de l’innovation à l’intérieur de la firme.
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 | 0.034 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.004 |
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".