Pourquoi et comment sont conçues les innovations responsables ? Résultats d’une méta-ethnographie
Notice bibliographique
Résumé
Bien que le concept d’innovation responsable (IR) gagne en popularité, aucune synthèse d’études empiriques n’existe pour informer son développement. Cet article présente les résultats d’une méta-ethnographie dont l’objectif était de modéliser pourquoi et comment différentes IR ayant une incidence sur les déterminants de la santé avaient été développées. Dix-sept études qualitatives, publiées entre 2000 et 2018, ont été analysées afin d’élaborer ce modèle. Ce dernier suggère que les IR sont orientées vers un bien commun, mais que les acteurs cherchent aussi par ces projets à satisfaire leurs intérêts propres. Les processus de développement des IR impliquent des activités de nature managériale, cognitive-technologique et normative-politique qui permettent de prendre des décisions pragmatiques et de créer un espace protecteur pour ces IR. Cette étude confirme la pertinence de plusieurs notions théoriques de l’IR, mais identifie également des aspects qui échappent aux logiques normatives qui prévalent actuellement dans la littérature. Codes JEL : O31, O350
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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 | 0,063 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».