Dans de nombreux mod\u00e8les de croissance, la croissance \u00e9conomique provient de gens qui cr\u00e9ent des id\u00e9es, et le taux de croissance \u00e0 long terme est le produit de deux termes: le nombre effectif des chercheurs et leur productivit\u00e9 de la recherche. Nous pr\u00e9sentons un large \u00e9ventail de donn\u00e9es provenant de diverses industries, des produits et des entreprises qui montrent que l’effort de recherche augmente consid\u00e9rablement, tandis que la productivit\u00e9 de la recherche est en forte baisse. Un bon exemple est la loi de Moore. Le nombre de chercheurs aujourd’hui n\u00e9cessaires pour atteindre le fameux doubl\u00e9 tous les deux ans de la densit\u00e9 des puces informatiques est plus de 18 fois plus que le nombre requis au d\u00e9but des ann\u00e9es 1970. \u00c0 travers un large \u00e9ventail d’\u00e9tudes de cas \u00e0 diff\u00e9rents niveaux de (dis) l’agr\u00e9gation, nous constatons que des id\u00e9es – et en particulier la croissance exponentielle qu’ils impliquent – deviennent plus difficiles et plus difficiles \u00e0 trouver. les r\u00e9sultats de la croissance exponentielles de la forte augmentation de l’effort de recherche qui compensent la baisse de la productivit\u00e9. Traduit a\u0300 l'aide de Google Translate<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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