Towards Innovation (Eco)Systems: Enhancing the Public Value of Scientific Research in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the Canadian Arctic has seen an intensification of scientific research designed to foster innovation (i.e., the process of transforming ideas into new products, services, practices or policies). However, innovation remains generally low. This paper argues that before we can meaningfully promote innovation in the Arctic, there is a need to first identify the complex systems that support or inhibit innovation. Few, if any studies have taken a systems approach to enrich our understanding of how existing networks may or may not support innovation in the Canadian Arctic. A promising, but under-explored approach is to consider innovation ecosystems, defined as the multi-level, multi-modal, multi-nodal and multi-agent system of systems that shape the way that societies generate, exchange, and use knowledge. This paper presents innovation (eco)systems as a potentially valuable systems-based approach for policy actors to enhance innovation linkages in the Arctic. From a policy perspective, there is a need to embrace and promote more networked approaches to co-create public value and to consider the lifespan of any innovation. Potential directions for future research include: mapping the actors involved in Arctic innovation ecosystems (including intermediaries and bridging agents) at multiple scales; the role that formal and informal institutions play in shaping co-innovation; case studies to evaluate innovation processes; and an assessment of the coupled functional-structural aspects that influence innovation outcomes in the Canadian Arctic.
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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».