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Enregistrement W2793048414 · doi:10.3166/pmp.34.2017.0014

Soutenir l’émergence d’une écologie d’espaces d’innovation grâce à des communautés stratégiques : leçons d’une expérience au Québec

2017· article· fr· W2793048414 sur OpenAlexaffabout
Nassera Touati, Lara Maillet

Notice bibliographique

RevuePolitiques et management public · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensHealth and Social Services Centre University Institute of Geriatrics of SherbrookeÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGeographyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette recherche s'intéresse au rôle d'une communauté stratégique, comme levier d'innovation.Une communauté stratégique est une « structure temporaire de collaboration inter-organisationnelle, composée de professionnels, de cadres de premier niveau, d'omnipraticiens, de médecins spécialistes, de représentants d'organismes communautaires, etc., dont le mandat consiste à générer, à mettre en pratique et à évaluer des idées nouvelles concernant l'organisation du travail inter-établissements » (Roy et al., 2011 : 5.).Elle s'efforce de mettre en place des espaces réflexifs (génération d'idées) et d'expérimentation (validation dans la pratique et évaluation), grâce à la création de frontières visant à renouveler les interactions entre acteurs.Notre étude vise à mieux comprendre comment et dans quelle mesure une communauté stratégique favorise l'émergence d'une écologie d'espaces d'innovations donnant lieu à un changement de routines organisationnelles.En nous appuyant sur une étude de cas approfondie portant sur la lutte contre les infections transmises par le sang et le sexe, et sur la notion de travail institutionnel, nous montrons que l'émergence de cette écologie d'espaces passe par la mise en œuvre de différentes formes de travail institutionnel, dans différentes sphères (clinique et de gestion), de telle sorte que tous les acteurs concernés par le changement s'approprient une nouvelle vision et acceptent d'expérimenter de nouvelles façons de faire et d'apprendre à travers leurs actions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,011
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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