Innovation for all? Legitimizing science, technology and innovation policy in unequal societies
Notice bibliographique
Résumé
Most of the policy lessons concerning Science, Technology, Innovation (STI) policy promoted by international organizations derive from the experience of industrialized countries. The realities in later industrializing countries are different: inequality rates remain high, while poverty and redistribution dominate their political agendas. As a means to socio-economic development STI policy has increasingly gained importance in public policy in the developing world. This thesis seeks to understand how governments in later industrializing countries with high rates of inequality (LICHIR) legitimize and develop their STI policies. The author argues that governments in LICHIR face multiple and competing policy burdens. To overcome these burdens, political actors try to legitimize and to develop their STI policy responding to both domestic and international driving forces. These policy forces are fuelled by three sources of legitimacy: internationalization, technonationalism and social development. Evidence derives from a comparative analysis of the STI policy processes in South Africa and Brazil from 1990- 2010. Quantitative and qualitative data come from the Global Innovation Index, policy and research documents and a sample of 99 interviews with actors in government, industry and academia.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,053 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».