Processes of frugal social innovation: Creative approaches in underserved South African communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The article presents three case studies of frugal social innovation developed by groups of citizens from underserved communities of Cape Town, South Africa. The processes are analyzed to highlight how innovation emerged. Three factors were crucial: lack of resources, social transformation goals, and flexibility of the approach to technologies. Their combination allowed for creativity and inclusivity to become the drivers of the processes. The information and communication technology outcomes are innovative in the context and for the participants. More innovative are the processes, which maintained a high level of participation, a collective collaboration and a focus on the social transformative impact of the digital solutions. Furthermore, while much of the literature on frugal and social innovation has a business perspective whereby users are referred to as customers, the cases present community groups as innovators. This approach contributes to the development of a theory, which expands existing ones on frugal and social innovation. The principles derived from the analysis represent the contribution to practice in the ICT4D domain. They show how in a space with limited technical and procedural knowledge, it is possible to reduce the blinders toward innovation and operate in an ecosystem where participation, inclusion, and growth develop.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,028 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».