Introduction to Thematic Issue: Collaborative Innovation in African Settings
Notice bibliographique
Résumé
The two overarching questions currently driving Open AIR's research are: How can open, collaborative innovation help businesses scale up and seize the new opportunities of a global knowledge economy? And which knowledge governance policies will best ensure that the social and economic benefits of innovation are shared inclusively? These questions are approached through research work organised into five (often overlapping) thematic orientations: technology hubs, informal innovation, Indigenous entrepreneurs, innovation metrics, and laws and policies. Open AIR's core research methods are situational analysis via case studies; action-based research; and grounded theory-building. The researchers come from a wide range of disciplines, including law, economics, management, political science, and public policy. The six articles in this thematic issue reflect the diversity of the Open AIR network, of its approaches to understanding collaborative innovation in African settings, and of its conceptions of the social, economic, technological and policy dimensions that impact, and are impacted by, innovation. Also reflected in the articles is the geographical range of the network. Two of the articles include detailed reflections on international and African continental realities, and the four articles grounded primarily in African national and sub-national realities draw on data from the continent's North, East, and Southern regions. The articles' authors include researchers from five of Open AIR's institutional hubs: The American University in Cairo, Strathmore University in Nairobi, the University of Johannesburg, the University of Cape Town, and the University of Ottawa. The opening article, by Gwagwa, Kraemer-Mbula, Rizk, Rutenberg and De Beer, explores one of the most pressing matters, in both practical and policy terms, facing African knowledge-based innovators: deployments of artificial intelligence (AI) on the continent. Framing their analysis in terms of socio-economic inclusion, the authors argue that if AI is to be of true benefit to the continent, African policymakers will need to craft enlightened responses to matters of gender empowerment, cultural and linguistic diversity, and shifts in labour markets. 1 https://openair.africa
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».