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Enregistrement W4282838945 · doi:10.1108/978-1-80071-955-220221010

Transforming Innovation Systems for Sustainable Development Challenges: A Latin American Perspective

2022· book-chapter· en· W4282838945 sur OpenAlexaff
Claudia De Fuentes, Jahan Ara Peerally

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensGenetec (Canada)St. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansPerspective (graphical)Sustainable developmentPolitical scienceRegional scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sustainable development challenges have been gaining increased attention from scholars across a wide range of disciplines and governments and business leaders of developed and developing countries. In this chapter, we present selected Latin American socioeconomic indicators, and we note that much progress is needed to achieve the region's many sustainable development goals. We bring forth contributions from different streams of innovation studies for addressing grand challenges, and we discourse on how they push the sustainable development mandate forward. Innovation scholars have highlighted the need to elaborate novel transformational approaches to innovation for addressing such pressing grand challenges. Some scholars have also proposed that while the innovation systems framework is well-suited for addressing sustainable development challenges, it must first be profoundly and radically transformed to account for the novel ways of innovating and integrating a diversity of systemic economic actors and social stakeholders who have conflicting visions, interests, norms, and expectations. We present the different foundational strengths and weaknesses of the innovation systems framework and we discuss the pertinence for its profound and radical transformation. We conclude by organizing these different, yet complementary views of innovation in a conceptual framework while discussing the implications for Latin America and future research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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