HSE Annual Conference on Foresight and S&T and Innovation Policy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Foresight approaches have been widely used in addressing many problems in S&T and innovation policy, and the methods employed continue to be developed. Foresight practitioners agree that there is still considerable scope for innovation and improvement in the field, however. How can conceptual frameworks and tools of Foresight be advanced so to better contribute to policymakers' search for Great Responses to the many Grand Challenges that confront contemporary societies? These fundamental questions were in focus in discussions at the Annual Conference on Foresight and S&T and Innovation Policy held on late October 2013 at the National Research University — Higher School of Economics (HSE) by the HSE Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge. The following topics were addressed in the agenda: The role of Foresight in S&T and innovation policy; Networking and the use of Foresight results; Foresight for companies, sectors and technologies; Evolution of S&T Foresight. Presentations were made by renowned experts from international organizations (OECD, UNESCO, UNIDO), worldwide leading Foresight think tanks — Manchester Institute of Innovation Research, University of Manchester, UK; Korea Institute of S&T Evaluation and Planning (KISTEP); National Institute of Science and Technology Policy (NISTEP), Japan; University of Ottawa (Canada); Research Center for Futures Studies, University of Hawaii at Manoa, US; Institute for Technological Innovation, University of Pretoria, South Africa; Singularity University, US; Centre for Social Innovation, Austria, as well as from Ministry of Education and Science of the Russian Federation, HSE and a range of other organizations.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle