L’utilisation des services à forte intensité de connaissances dans les PME manufacturières du Québec : Diagnostic des performances et déterminants de l’innovation \nVersion abrégée
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche se veut d’abord un travail exploratoire visant à établir et comprendre le rôle et l’utilisation des services à forte intensité de connaissances (SFIC) par les entreprises manufacturières en soutien à leur processus d’innovation. Il vise trois \nobjectifs : présenter une synthèse des connaissances relatives à l’utilisation des services pour le développement et la capacité d’innovation des établissements manufacturiers; mesurer l’étendue de l’utilisation des services par les PME manufacturières, l’intensité des liens entre leur utilisation et l’innovation, ainsi que les attributs \n(notamment, le type d’entreprise, le type de secteur, l’intensité d’utilisation) qui \nexpliquent les variations dans le recours et l’utilisation des SFIC; comprendre les variations régionales en matière d’utilisation des services par les PME manufacturières et examiner dans quelle mesure les établissements qui sont plus éloignés des prestataires de services sont plus ou moins innovant.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".