Innovation et performance économique
Bibliographic record
Abstract
L’innovation joue un rôle clé dans le progrès économique et l’élévation du niveau de vie. Le point essentiel pour encourager l’innovation est d’instaurer des conditionscadres propices à l’épanouissement des entreprises. Ce chapitre examine les aspects les plus spécifiques de l’innovation au Canada, en vue de déterminer quelles améliorations pourraient être apportées aux politiques publiques. Sont d’abord étudiées les performances canadiennes en matière d’innovation, relativement bonnes sur le front des produits mais moins satisfaisantes en ce qui concerne les procédés. La stratégie d’innovation du pays est axée sur le savoir, les compétences, le milieu de l’innovation et l’innovation dans les collectivités. Les activités publiques de recherche-développement (R-D) doivent être régies par une stratégie intégrée, alors que les généreux crédits d’impôt accordés aux entreprises pour la R-D doivent être réexaminés. Une plus grande attention est accordée actuellement à la commercialisation de la R-D. Une main-d’oeuvre qualifiée et talentueuse contribue à la diffusion de l’innovation dans l’économie, mais si le Canada dispose de suffisamment de scientifiques pour satisfaire la demande actuelle, il manque d’individus dotés de compétences en gestion, commercialisation et autres domaines liés aux affaires. Les pouvoirs publics favoriseraient également la diffusion de l’innovation en relevant les niveaux généraux de littératie et de compétences nécessaires à la vie courante. Des dispositifs de cofinancement judicieusement conçus encourageraient les individus à prendre part aux programmes d’éducation et de formation des adultes. Enfin, le marché du capital risque fonctionnerait mieux si les avantages fiscaux accordés aux sociétés à capital de risque de travailleurs étaient supprimés.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.008 |
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".