Notice bibliographique
Résumé
Le transfert vers l’industrie des découvertes scientifiques réalisées dans les universités a probablement toujours existé ; même s‘il était particulièrement lent à l’époque où ces dernières évoluaient dans le temps long, avec un enseignement et des recherches liés à quelques maîtres, sans programme précis ni une nette séparation entre les différentes sciences. Au XIXe siècle, notamment avec la réforme allemande de Humboldt, les liens entre l’industrie et l’Université devinrent plus ténus avec le développement de programmes par disciplines, sous la direction d’un corps professoral spécialisé et dans un temps court. Toutefois, dans les dernières décennies, la concurrence de plus en plus forte avec des centres de recherche privés et des institutions de formation variées ainsi que le réseautage complexe obligent de plus en plus l’Université à élargir ses relations avec la société, que ce soit en économie et gestion ou dans le domaine des sciences et des arts, notamment à travers la recherche-action. Un tel type de recherche se déroule depuis 10 ans avec le réseau de la Chaire Bombardier composé d’une grande firme pivot et d’une trentaine de sous-traitants. Cette longue actionnabilité a aidé non seulement la grande firme à améliorer sa compétitivité et les PME à passer d’une relation de capacité à une de spécialité et, dans certains cas, d’intelligence, mais aussi les chercheurs à nuancer considérablement plusieurs concepts en économie industrielle. Cette actionnabilité ne va toutefois pas de soi et suppose des changements importants, tant du côté des entreprises participantes que de celui des équipes universitaires pour en arriver à du temps allongé favorisant l’actionnabilité et permettant de donner un nouveau rôle aux universités dans l’économie de la connaissance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».