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Enregistrement W4380887275 · doi:10.3917/risa.892.0019

Le point de vue des parties prenantes sur l’innovation dans le secteur public : relier les groupes cibles des innovations à l’intégration des idées des parties prenantes

2023· article· fr· W4380887275 sur OpenAlexaff
Jan Boon, Jan Wynen, Chesney Callens

Notice bibliographique

RevueRevue Internationale des Sciences Administratives · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Policy and Administration Research
Établissements canadiensÉcole Nationale d'Administration Publique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les études sur l’innovation dans le secteur public n’ont pas encore exploré de manière systématique la manière dont le contexte cible (ou la phase de production) des innovations influe sur les premières phases des processus d’innovation. Cette étude théorise et vérifie si les organisations innovantes sont plus sensibles aux idées de certains groupes de parties prenantes en fonction du groupe cible de l’innovation concernée. Sur la base d’un ensemble de données à grande échelle provenant de la fonction publique australienne, les résultats montrent que les innovations destinées à des groupes cibles externes sont plus susceptibles d’être fondées sur des idées émanant de parties prenantes externes (par rapport aux parties prenantes internes) et – au sein du groupe des parties prenantes internes – sur des idées émanant de cadres (par rapport aux employés non cadres). Les implications pratiques et scientifiques sont discutées. Remarques à l’intention des praticiens Les innovations profitent de l’intégration des idées des parties prenantes internes et externes, à la fois sur le fond (des connaissances appropriées conduisent à de meilleurs produits finaux) et sur le plan symbolique (les innovations doivent être considérées comme légitimes et recevoir le soutien des acteurs qui seront les premiers concernés par l’innovation). Les organisations innovantes doivent être conscientes des perceptions des parties prenantes concernées par l’innovation, et bien percevoir, saisir et traduire les idées de ces parties prenantes dans le processus d’innovation.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0140,010
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations0
Publié2023
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