Analyse critique de la littérature scientifique portant sur l’innovation dans le secteur public : bilan et perspectives de recherche prometteuses
Notice bibliographique
Résumé
Cet article se propose de synthétiser l’état des connaissances sur l’innovation dans le secteur public en se centrant sur trois questions de recherche : la diffusion et l’adoption des innovations, leur génération et leur implantation. Les études ayant choisi une approche dite de variance se sont essentiellement intéressées à la question de l’adoption des innovations. Ce courant de recherche cherche à mettre en évidence les facteurs influençant l’adoption des innovations. Les enseignements tirés de ces travaux sont souvent contradictoires en raison des liens complexes entre variables. Les études ayant choisi une approche processuelle offrent une interprétation plus riche des processus d’innovation en étudiant les interactions dynamiques entre l’innovation et le contexte. Cela dit, selon les visions théoriques mobilisées, les travaux existants ont surtout insisté sur les enjeux de nature politique; peu de travaux ont porté sur les enjeux d’apprentissage, d’où l’intérêt de développer un agenda de recherche sur ces enjeux, en s’intéressant également aux enjeux d’ancrage des innovations. Enfin, il s’agirait aussi de s’attarder sur les innovations complexes qui impliquent plusieurs organisations interdépendantes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,025 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».