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Enregistrement W3125416385

Introduction to Thematic Issue: Collaborative Innovation in African Settings

2020· article· en· W3125416385 sur OpenAlexaboutno aff
Jeremy de Beer, Erika Kraemer‐Mbula, Caroline B. Ncube, Chidi Oguamanam, Nagla Rizk, Isaac Rutenberg, Tobias Schonwetter

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinTech, Crowdfunding, Digital Finance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic mapThematic analysisGeographyLibrary scienceSociologyComputer scienceCartographyAnthropologyQualitative research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,011

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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