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Enregistrement W2654675728 · doi:10.71781/6148

Les connectivités dans la modélisation des collaborations entre université-état-entreprise : une nouvelle logique pour les systèmes d’innovation

2016· dissertation· fr· W2654675728 sur OpenAlexaboutno aff
Marjolaine Adam

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePhilosophyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche qualitative porte sur l’importance de l’analyse fine des connectivités entre les acteurs dans la modélisation des modes collaboratifs au sein d’un système d’innovation. La recherche a voulu reconnaître les facteurs et les sous-facteurs expliquant les connectivités vécues entre les acteurs universitaires, les entreprises et les organisations d’administration publique et parapublique au sein de leurs collaborations conduisant à l’innovation. Nous voulions également mieux comprendre leurs différences en regard des difficultés et des perceptions de leurs collaborations quant aux facteurs prépondérants des connectivités observées. Enfin, nous souhaitions comprendre l’influence de l’internationalisation des activités dans l’articulation des connectivités entre les acteurs. Il a été intuitivement suggéré que l’analyse fine des connectivités vécues entre les acteurs permettait de mieux saisir les nouveaux modes collaboratifs multiscalaires. La pertinence de cette recherche réside en la création d’une nouvelle conceptualisation de la conduite de l’innovation, induite par la volonté des acteurs d’optimiser leurs connectivités dans le système d’innovation régional intégré au système d’innovation internationalisé, créant ainsi un pont conceptuel entre la théorie de la triple hélice et le modèle du système d’innovation régional (SIR). Une enquête qualitative a été menée auprès de 30 participants sélectionnés dans le secteur des sciences de la vie et de la technologie de la santé du Grand Montréal. L’analyse fine des discours des participants nous a permis de dégager des thèmes reliés à quatre (4) facteurs de connectivité facilitant la conduite de l’innovation et à cinquante-deux (52) sous-facteurs de connectivité. Les résultats montrent les facteurs prépondérants de la connectivité, associés à leurs sous-facteurs, facilitant la conduite de l’innovation. Cependant, ces derniers s’articulent différemment entre les acteurs. En effet, si la majorité des intervenants s’entendent sur le fait que la collaboration concertée est favorable, des discontinuités persistent quant aux rôles des acteurs et aux difficultés vécues au sein du système. La recherche tend à montrer qu’au-delà de la transformation hybride des rôles proposée par la théorie de la triple hélice et de l’organisation synergique des grappes encouragée par les SIR, les objectifs individualisés des acteurs les encouragent à sortir de leur zone de proximité pour satisfaire leurs besoins, dans l’instantanéité, tant à l’échelle régionale qu’internationale. Les connectivités multiscalaires se construisent donc à partir des sous-facteurs de connectivité pour lesquels la concertation entre les acteurs est plus difficile à atteindre. Deux explications semblent émerger des travaux. D’abord, les acteurs agiront en fonction de leur propre capacité d’adaptation et, ensuite, en fonction de leur niveau de flexibilité à œuvrer au sein du système régional et international. Par ailleurs, leurs mouvements seront conduits dans une seule logique, celle d’optimiser leurs réactions devant leurs propres besoins d’innover. Cette logique, liée à la connectivité multiscalaire, est influencée par la densité de leurs réseaux, leurs liens de dépendance avec les autres acteurs et leur capacité d’agir librement quelle que soit l’échelle d’analyse. Nous concluons donc notre thèse en présentant un modèle actualisé de la conduite de l’innovation en prenant comme appui l’analyse fine des connectivités et la propension des acteurs à collaborer de façon multiscalaire; bousculant ainsi les principes généraux des théories expliquant la conduite de l’innovation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0140,018
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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