Networks for Science-Informed Innovation in the Arctic: Insights on the Structure and Evolution of a Canadian Research Network
Notice bibliographique
Résumé
In remote peripheral regions like the Arctic, research networks have been identified as an important mechanism for nurturing science-informed innovation. Given that relatively little is known about the network structures that support Arctic innovation processes, we employ social network analysis techniques to examine the structural organization and evolution of ArcticNet, a large Canadian Arctic scientific research network over a 13-year period (2004 – 17). ArcticNet funded 152 multidisciplinary research teams, connecting multiple types of science-based innovation actors, not including students (301 organizations and 1659 individuals). The research network grew without reaching saturation (increasing size, decreasing density), suggesting that ArcticNet was successful in recruiting new actors over the 13-year period. ArcticNet was centralized around non-local, public-sector actors (mainly Canadian academics). The emergence of collaborations across several boundaries (sectoral, geographic, thematic) suggests that non-local Canadian academic actors played an important boundary-spanning role, particularly in the early stages of the network. Participation by local northern actors doubled from Phase 1 to Phase 4, and with time, local northern actors had an increasing propensity for carrying out boundary-spanning roles and addressing structural holes. This study presents new insights into the networked nature of Arctic scientific research with potential implications for future research and innovation policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».