Le numérique comme levier au développement régional durable
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de ce rapport est d’étudier le potentiel d’optimisation des pratiques d’échanges d’information en utilisant les technologies numériques afin d’accroître les occasions d’affaires et favoriser l’innovation au niveau local et régional. Le rapport s’inscrit dans un projet plus large du Ministère des Finances du Québec visant à faciliter la reprise des activités économiques au Québec post-COVID-19 afin de favoriser un développement économique durable pour les régions du Québec. Le rapport part de l’hypothèse qu’une utilisation stratégique des technologies numériques comme levier pour favoriser l’adoption d’un modèle informationnel fluide entre les acteurs du développement pourrait permettre aux économies locales et régionales d’être mieux outillées pour se développer et innover. Comme il est montré dans le rapport, l’information et sa circulation jouent un rôle primordial dans le développement régional et les technologies numériques offrent de nombreuses possibilités permettant d’améliorer cette circulation de l’information entre les différents acteurs (publics et privés). Après un bref portrait des principales approches au développement régional au Québec, le rapport s’appuie sur les recherches récentes en économie du savoir et de l’information pour démontrer comment l’amélioration des flux informationnels pourrait aider à accroître la cohérence des actions des différents paliers de gouvernements, à tisser des liens entre les institutions publiques et privées et à favoriser le transfert de connaissances. Ces trois facteurs sont déterminants pour la croissance économique et l’innovation. À partir de ce cadre, le rapport identifie quatre endroits dans l’écosystème du développement régional où les technologies numériques pourraient stimuler les flux informationnels et favoriser une meilleure intégration institutionnelle des efforts : 1) La création d’un espace virtuel unifié, intégré et dynamique en appui au développement régional. 2) Des initiatives pour mieux relier main d’œuvre et entreprises en régions. 3) L’élaboration d’un réseau de partage interrégional pour les entrepreneurs 4) La diversification des méthodes de collecte, d’analyse et de partage de données étatiques. Ces quatre propositions prennent appui sur les technologies numériques et visent à stimuler la circulation de l’information de nature économique, ce qui, à terme, devrait favoriser l’innovation et l’entrepreneuriat régional et la diversification de l’économie des régions.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".