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Record W4400303554 · doi:10.1515/9782760634961-065

Recherche et développement (R-D)

2015· book-chapter· fr· W4400303554 on OpenAlexaboutno aff
Jorge Niosi

Bibliographic record

VenueLes Presses de l'Université de Montréal eBooks · 2015
Typebook-chapter
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicSocial Sciences and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Avant 1850, sauf de rares exceptions, la recherche était le fruit des efforts de savants travaillant isolément (comme Antoine Lavoisier en France ou Charles Darwin en Angleterre) et des lieux de rencontre où ils se réunissaient, comme la Société royale de Londres ou la Société linnéenne en Angleterre.Même des chercheurs reliés à l'industrie, comme James Watt, étaient en fait des inventeurs individuels (voir Inventeur).Les universités étaient consacrées essentiellement à l'enseignement, comme la célèbre Université de Bologne en Italie.Au milieu du 19 e siècle, la recherche et le développement (R-D) deviennent des activités institutionnalisées grâce à des innovations organisationnelles allemandes : l'université de recherche, le laboratoire industriel de recherche dans des entreprises comme Bayer et Siemens, et le centre public de recherche (voir Université).L'Allemagne veut alors combler ce qu'elle perçoit comme son retard en matière de science et de technologie vis-à-vis de l'Angleterre et de la France.Au cours des décennies suivantes, ce type d'organisation s'étend en Europe occidentale et en Amérique du Nord.Ainsi, le Canada et les États-Unis créent dès les années 1860 les premiers instituts publics de recherche agricole, puis les premiers laboratoires de recherche industrielle avant ou pendant la Première Guerre mondiale.Parallèlement, on voit surgir les premières universités de recherche, tandis que des entreprises européennes et nord-américaines créent des laboratoires internes de R-D.Aux États-Unis, la recherche industrielle émerge ainsi en 1900 avec la création du premier laboratoire privé de R-D par General Electric, suivie en 1902 par la firme Du Pont de Nemours (chimie) et, en 1909, par American Telephone and Telegraph (AT&T).Au Canada, alors que seules quelque 37 compagnies privées conduisent de la R-D en 1919, on en compte 51 en 1930.La Deuxième Guerre mondiale donne une impulsion majeure à la R-D dans tous les pays industriels.Les pays belligérants utilisent une panoplie de nouveautés issues de la recherche scientifique et technologique, dont le radar, le caoutchouc synthétique, les avions à réaction et surtout la bombe atomique.En 1941, le président Roosevelt fonde l'Office of Scientific Research and Development (OSRD), responsable

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.028
metaresearch head score (Gemma)0.070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.183
Threshold uncertainty score0.612

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0280.070
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.001
Meta-epidemiology (broad)0.0040.003
Bibliometrics0.0040.008
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0150.008
Open science0.0050.010
Research integrity0.0040.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.1830.270

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.

Opus teacher head0.139
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.167 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Published2015
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