Do-It-Yourself laboratories, communities of practice, and open innovation in a digitalised environment
Notice bibliographique
Résumé
A growing literature has explored the role of innovation as a driver of healthy economies. We discuss the role of Do-It-Yourself laboratories (‘DIY labs’) in driving open innovation. Digitalisation, in terms of faster, broader, and more easily accessible internet connectivity, has enabled private and public DIY labs to flourish, and to form online, practice-led Communities of Practice (‘COPs’). The phenomena of in-person DIY labs and online COPs seem to be part of a societal shift from centralised research and development departments in large organisations to democratic, user-led cyberspaces where ideas and innovations are generated by well-educated and well-connected participants. We argue that DIY labs address un-met market demands by individualising mass market products, processes, and services. We extend the COP lens by theorising on the effects of digitalisation on the advantageous interaction of COP members with DIY labs. We suggest how this interaction has significant social and economic implications, particularly in the ways that innovation activity in public spaces and organisations may be used and rewarded.
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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 | 0,013 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,075 |
| Communication savante | 0,021 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».