MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4246820744 · doi:10.7551/mitpress/10782.001.0001

Models of Innovation

2017· book· en· W4246820744 sur OpenAlexaboutno aff
Benoı̂t Godin

Notice bibliographique

RevueThe MIT Press eBooks · 2017
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Benoît Godin is a Professor at the Institut national de la recherche scientifique, Montreal. Models abound in science, technology, and society (STS) studies and in science, technology, and innovation (STI) studies. They are continually being invented, with one author developing many versions of the same model over time. At the same time, models are regularly criticized. Such is the case with the most influential model in STS-STI: the linear model of innovation. In this book, Benoît Godin examines the emergence and diffusion of the three most important conceptual models of innovation from the early twentieth century to the late 1980s: stage models, linear models, and holistic models. Godin first traces the history of the models of innovation constructed during this period, considering why these particular models came into being and what use was made of them. He then rethinks and debunks the historical narratives of models developed by theorists of innovation. Godin documents a greater diversity of thinkers and schools than in the conventional account, tracing a genealogy of models beginning with anthropologists, industrialists, and practitioners in the first half of the twentieth century to their later formalization in STS-STI. Godin suggests that a model is a conceptualization, which could be narrative, or a set of conceptualizations, or a paradigmatic perspective, often in pictorial form and reduced discursively to a simplified representation of reality. Why are so many things called models? Godin claims that model has a rhetorical function. First, a model is a symbol of “scientificity.” Second, a model travels easily among scholars and policy makers. Calling a conceptualization or narrative or perspective a model facilitates its propagation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations97
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe MIT Press eBooksMême sujetRegional Development and PolicyTravaux en français237 207