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Enregistrement W4238707899 · doi:10.21606/drs.2016.353

Public design and social innovation: Learning from applied research

2016· article· en· W4238707899 sur OpenAlexaffabout
Caroline Gagnona, Valérie Côtéb

Notice bibliographique

RevueProceedings of DRS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Public relationsKnowledge managementSocial innovationEngineering ethicsManagement scienceSociologyEngineeringBusinessComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design approach is increasingly adopted as a creative process to create innovation in organization. The process is based on the holistic way designers apprehend problems. Even though the design approach is sensitive to human experiences, its contribution in generating innovation is uncertain. In the light of a literature review on how design for social innovation should be conducted, we propose to revisit research projects in public and social contexts undertaken by the authors in the last ten years. This paper hopes to shed light on what is recommended in literature and on what really happens in the practice of public design projects. Over the years, the authors produced a considerable amount of design research centered on the implantation of public infrastructures in urban and regional landscapes. Sometimes, these research projects caused challenges for the nearby populations as well as for the general public in terms of social acceptability issues. This paper proposes a first critical observation of Quebec’s public design research contexts through the analysis of three types of design research projects: a thesis, an applied research on public infrastructures for a public organization and an academic research financed by public funds on public infrastructures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0070,053
Communication savante0,0180,016
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,098 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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