MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3039833924 · doi:10.1522/revueot.v29n2.1146

Laboratoires vivants en innovation sociale et coconstruction des connaissances dans les villes : les cas du TIESS (Montréal) et de l’OBISF (Florianópolis)

2020· article· fr· W3039833924 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Thiago de Oliveira Magalhães, Annie Camus, Carolina Andion, Sonia Tello‐Rozas

Notice bibliographique

RevueRevue Organisations & territoires · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le débat sur le rapport entre l’innovation sociale et les villes s’est élargi au cours des dernières décennies. Ce débat met en évidence l’intérêt suscité par les processus de coconstruction des savoirs dans les laboratoires vivants en innovation sociale (LVIS). Cet article a pour objectif de présenter une approche conceptuelle et analytique du traitement des LVIS, ainsi que de décrire et de mettre en perspective deux expériences de mise en oeuvre de LVIS dans les villes : l’Observatoire de l’innovation sociale de Florianópolis (OBISF) au Brésil et Territoires innovants en économie sociale et solidaire (TIESS) à Montréal au Canada. Bien qu’ils émergent dans des réalités et des contextes différents avec des méthodologies de mise en oeuvre spécifiques, qui sont présentées dans le texte, la discussion et l’analyse des deux cas apportent des pistes d’apprentissage sur les défis et les perspectives quant à la coconstruction des connaissances visant à renforcer les dynamiques d’innovation sociale à l’échelle d’une ville.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue Organisations & territoiresMême sujetSocial Sciences and GovernanceTravaux en français237 207