Comparing the Innovation Performance of Canadian Firms and those of Selected European Countries: An Econometric Analysis
Bibliographic record
Abstract
Cette étude fait suite à celle de Therrien et Mohnen (2001). Cette fois-ci, nous comparons les performances en matière d'innovation des entreprises du Canada et de quatre pays européens - l'Allemagne, la France, l'Irlande et l'Espagne - à partir d'un modèle économétrique, où nous identifions quelques-uns des facteurs qui déterminent la probabilité d'innover et l'intensité d'innovation. Nous estimons conjointement un probit pour la probabilité d'innover et un probit ordonné pour l'intensité d'innover. Pour des raisons administratives, nous ne sommes pas en mesure d'empiler les données canadiennes et européennes. Ensuite, nous comparons les probabilités et les intensités d'innover observées et attendues en utilisant le cadre de décomposition développé par Mairesse et Mohnen (2002).Plus d'entreprises innovent au Canada que dans les quatre pays européens, mais parmi celles qui innovent les européennes ont un plus grand chiffre d'affaires en produits innovants. La taille des entreprises, la coopération en innovation et l'aide gouvernementale favorisent l'innovation au Canada, tandis que la composition sectorielle, la pression concurrentielle, le nombre d'activités innovantes et le degré de nouveauté des produits confèrent un léger avantage aux entreprises européennes de notre échantillon.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".