Science and technology foresight baker's dozen: a pocket primer of comparative and combined foresight methods
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to fill a perceived gap in the tool bag of a foresight practitioner – namely the need for a quickly accessible and concise overview of the main methods being employed in contemporary foresight, and some guidance on when and how one can select or combine several methods within a single project or focus area to achieve the best results. The intention is that such a primer can be easily reproduced into a format suitable and portable for managers to consult when in project meetings to design foresight processes and select methods. Design/methodology/approach Using a matrix table plus some text analysis and diagrams, a concise review of the dominant and most innovative tools for framing technology foresight processes is developed and summarized. Findings The paper produces 13 foresight methods classified, summarized and referenced with a limited selection of literature references. Practical implications The intention is that the main table and diagrams can be easily copied to a standard poster or made into a pocket pamphlet for those who wish to carry the primer with them. Originality/value The insights in the paper are derived from the authors' foresight design and management experience, from inputs and discussions and from relevant literature sources. It is envisioned that this will be only the first pocket primer, with further editions expected in the future, as more diverse experience is gained with these methods and new approaches are tried and tested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,016 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».