Best Practice Guidance for Creation and Management of Innovations in Health care and Information and Communications Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Governments and publics in Europe and around the world have turned to innovation in response to the manifold economic, environmental, and societal challenges we are facing. However, innovations often end up in what is popularly termed as the "valley of death" between upstream creation and downstream product development and implementation. Consequently, the benefits of innovation do not always reach the citizens. In addition, critically informed governance of innovations matter because it allows steering of innovations in response to the values and end points desired by society. With the COVID-19 pandemic, we have witnessed the rise of digital health and new information and communications technologies (ICTs). The pandemic underscored the need for innovation governance between global North and the global South. We report and discuss, in this study, the development of the innXchange innovation wheel to improve innovation creation and management, using a case study of cooperation between Europe and Africa. The innovation wheel offers best practice guidance and framework to build capacity for innovation dimensions such as partnership mobilization, evaluation, and monitoring, not to mention innovation literacy. The framework emphasizes active engagement of all key stakeholders from the very beginning, also referred to as "systematic early dialog." We propose the incorporation of systematic early dialog as the best practice guidance in global South and global North cooperation for health care and ICT innovation. The framework is a novel instrument to help overcome the current barriers in planetary health innovation management and consequently, bring breakthrough discoveries in ICTs and innovative ideas to the people.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».