Insights on the Determinants of Scientific Knowledge Production
Notice bibliographique
Résumé
Scholars of Strategic Management, Technology and Innovation Management, and Research Methods have recently sought to integrate theories that investigate the determinants of scientific knowledge production. In this Symposium, we propose to advance research on these determinants through the presentation of scholarly papers by four authors, each of whom will present recent findings developed with co-authors on this topic. The papers will be discussed formally by an emerging scholar in this domain. The purpose of the symposium is to support scholarly dialogue among participants, with the discussant, and in a question-and-answer session with attendees. We envision that this dialogue will advance frontier approaches to understanding how scientific knowledge production can be fostered institutionally, organizationally, and methodologically. Stimulating Innovation on Neglected Diseases: Institutional Development and Knowledge Production Author: Gabriel Cavalli; U. of Toronto, Rotman School of Management Author: Michael Blomfield; U. of Massachusetts, Amherst Author: Anita McGahan; U. of Toronto Author: Keyvan Vakili; London Business School Migration and Global Network Formation: Evidence from Female Scientists in Developing Countries Author: Caroline Fry; Massachusetts Institute of Technology Author: Jeffrey Furman; Boston U. How does Data Access shape Science? Evidence from the Impact of U.S. Census’s Research Data Centers Author: Abhishek Nagaraj; UC Berkeley & NBER Author: Matteo Tranchero; Haas School of Business, UC Berkeley The Pursuit of Novelty in Science and Technology Author: Keyvan Vakili; London Business School Author: Michael A. Bikard; INSEAD Author: Florenta Teodoridis; California Southern U.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».