Grands projets et innovations technologiques au Canada
Bibliographic record
Abstract
L'innovation technologique a une histoire. Elle ne surgit pas tout armée du cerveau d'un inventeur de génie, non plus qu'elle ne naît spontanément d'un besoin pressant du marché. Loin des explications simplistes par l'offre et la demande, il faut plutôt chercher à comprendre l'innovation par l'organisation qui tente de la susciter. Dans ce contexte, l'innovation technologique apparaît paradoxalement comme une affaire de gestionnaires — surtout quand elle requiert la mise en œuvre de grands projets, qui impliquent des ressources si considérables que seules des sociétés d'État ou des grandes entreprises peuvent les engager.Philippe Faucher, Kevin Fitzgibbons et Olga Bosak dressent ici un bilan des plus ambitieuses tentatives d'innovation technologique au Canada dans la seconde moitié du XXe siècle. Avec leurs collaborateurs, ils racontent l'histoire des centrales hydro-électriques de Manicouagan et de La Grande, des réacteurs nucléaires CANDU, du chasseur Arrow, du moteur d'avion PT6 et du jet d'affaires Challenger, des équipements de télécommunication mis au point par Northern Telecom et du satellite de communication Hermès. Ils exposent les conflits internes et les arbitrages, les tâtonnements et les initiatives risquées, bref la dynamique institutionnelle des sociétés qui ont pris en charge ces grands projets. Ce livre permet ainsi d'expliquer leurs résultats variables, qui vont de l'abandon pur et simple à des succès éclatants sur la scène internationale, et il montre la diversité des arrangements organisationnels qui permettent de gérer au mieux le risque technologique.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.002 |
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".