Comparing the Innovation Performance in Canadian, French and German Manufacturing Enterprises
Bibliographic record
Abstract
Cette étude compare les performances d'innovation entre le Canada et la France d'une part, et entre le Canada et l'Allemagne d'autre part. La comparaison repose sur deux modèles de probit ordonné avec sélection. Le premier mesure l'innovation par l'introduction sur le marché de produits nouveaux pour la firme, le second par l'introduction de produits nouveaux pour le marché. L'analyse économétrique essaye d'expliquer une partie des différences nationales d'innovation par la composition sectorielle de la production, l'effet taille, les conditions environnementales (proximité de la recherche de base et concurrence) et les activités d'innovation (R-D interne, nombre d'activités innovantes, coopération et support gouvernemental). Les firmes canadiennes tirent avantage de leur plus grande taille et sont plus nombreuses à recevoir du support gouvernemental. Par contre, elles souffrent du manque de concurrence et de R-D interne. Au total, la prise en compte de ces effets structurels est certes révélatrice, mais n'explique qu'une faible partie des différences bilatérales dans les processus d'innovation. La mesure plus forte d'innovation par l'introduction de produits nouveaux pour le marché réduit les différences observées et les explique un peu mieux.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".