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Enregistrement W4389308105 · doi:10.1080/13662716.2023.2288092

Helping start-ups and public organisations to align: Co-producing the co-creation context in a public hospital

2023· article· en· W4389308105 sur OpenAlexafffund
Margaux Manent, Patrick Cohendet, Laurent Simon

Notice bibliographique

RevueIndustry and Innovation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésContext (archaeology)Co-creationStakeholderProduction (economics)Public relationsProcess (computing)BusinessSociologyPolitical scienceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incubation facilitates innovation performance and knowledge production for large organisations, while allowing start-ups to connect with potential users who hold valuable information. However, aligning the goals of parent organisations and hosted start-ups in co-creation partnerships remains a challenge, particularly in the complex and institutional context of public organisations. To fill the research gap, this paper draws on the co-production theory of support to explore how a large public organisation co-produces an adaptive context for co-creation with start-ups. Based on a 12-month ethnography in a public university hospital centre, the unique characteristics and complexities of co-creation initiatives in public organisations are explored by focusing on the multi-stakeholder nature of the innovation process. Following a processual approach, we unpack the evolving dynamics of managing tensions through the co-creation process. The article contributes to the understanding of public incubators, compensatory practices in asymmetrical co-creation relationships, and the co-production of incubation support in public organisations.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,015
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0020,022
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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