Pour créer des collaborations fructueuses au sein des écosystèmes d’innovation, se rencontrer ne suffit pas
Notice bibliographique
Résumé
Les initiatives visant à développer un écosystème favorable à la création et à la croissance des entreprises et/ou de l’innovation reposent sur l’idée de réunir une diversité d’acteurs. Les interactions sociales, ouvertes et diversifiées, deviennent alors du soutien et des moteurs de l’innovation. Déterminantes du succès des écosystèmes, elles sont pensées comme « faciles » tant à faire exister qu’à multiplier. Dans le présent article, nous revenons sur quelques constats de base de la sociologie des réseaux, puis utilisons le concept d’homophilie pour examiner la faisabilité sociologique de cette multiplication et de cette diversification des relations. L’analyse s’appuie sur l’étude de deux cas exemplaires. D’une part, l’écosystème montréalais de startups dans le secteur numérique, où l’absence d’homophilie explique la relative rareté des collaborations et, d’autre part, l’Esplanade, un accélérateur et espace collaboratif montréalais dédié à l’entrepreneuriat et à l’innovation sociale, où la ressemblance des acteurs explique les nombreuses collaborations observées.
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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».