Cybernetics, and (real) national innovation systems
Notice bibliographique
Résumé
The notion of national innovation systems has come into prominence as a way of illuminating the processes, institutions and actors responsible for industrial innovation and economic growth at the country level. There is a tendency among policy makers and analysts, however, to regard the notion as an overly precise tool with which to achieve national prosperity rather than an attempt to more fully understand the institutional and human dynamics which give rise to innovation. We employ second-order cybernetics to counter this tendency. Using new information, some contained in taxation statistics and some contained in an industrial demographics database under development, we demonstrate that innovation is much more widespread and involves many more people than commonly thought. Contemporary pictures of sparsely occurring innovations are shown to be misleading-at least in the case of Canada. This finding invites a rethinking of innovation policies. A new epistemology is needed to account for the ubiquity of the innovation phenomenon and to include actors and factors not usually ascribed to national innovation systems. We suggest, for example, that technologists and technicians often figure prominently in the creation of specific innovations but seldom get any credit for their role. We also point to other, less tangible, factors, such as trust, which surely enter the picture, but are seldom counted as influences that can encourage or stifle industrial innovation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».