International Research Workshop «Foresight and Science, Technology and Innovation Policies: Best Practices»
Notice bibliographique
Résumé
A Research Workshop «Foresight and Science, Technology and Innovation Policies: Best Practices» organized by the HSE Institute of Statistical Studies and Economics of Knowledge took place at HSE on October 13-14, 2011. The meeting was coincided with the two hallmark events: firstly, the creation on the ISSEK basis of the two international laboratories conducting research in the field of S&T and economics of innovation, respectively, and secondly, the formation of the Expert Group on Innovation Policy aimed at preparing proposals to adjust Strategy – 2020 for the Russian Federation. So far the workshop was focused on presenting interim results of the activities of the mentioned teams. Presentations were made by the representatives of the Manchester University (UK), Ottawa University (Canada), Georgia Institute of Technology (USA), OECD, UNIDO, the Netherlands Organisation for Applied Scientific Research, Malta Council for Science and Technology, the Russian Venture Company, Higher School of Economics as well as other organisations. The main discussion topics included: Foresight — policy issues and instruments; best national and international Foresight practices; applied Foresight; prospective innovation policy for the Russian Federation; STI policy instruments; new challenges for STI policy.
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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 | 0,050 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».