MANAGING THE CO-CREATION PROCESS: WHEN THE CAKE DOES NOT RISE
Notice bibliographique
Résumé
Co-creation is recognised in the literature as fostering successful collaboration between academia and industry. Although models do exist, they only contain general principals and provide no details about the process from ideation to value creation. Moreover, they are established based on a consideration that industry submits a problem and the university provides solutions. However, with increasing pressure on researchers for their research to lead to tangible applications, universities must now also turn to firms to pinpoint their needs and practices. The purpose of this paper is to understand how a researcher can implement and manage a co-creation project in collaboration with firms to foster innovation. A university research team in food science and technology, in response to the issue of allergen management in the food service industry, more specifically the use of eggs in pastries, has led a co-creation project with six professional pastry chefs to improve cake formulations, in which eggs were replaced with legume puree. Based on the results and the literature, a model to manage the co-creation process between academia and industry that incorporates a collaboration platform is proposed. This paper also identifies the concrete practices that foster creativity and interaction among participants and that lead to innovation.
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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 | 0,034 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,024 |
| Communication savante | 0,036 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».