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Enregistrement W4393393826

La fabrique des innovations techno-créatives : le concept des circulations préférentielles comme nouvel outil de gestion

2022· dissertation· fr· W4393393826 sur OpenAlexaboutno aff
Étienne Capron

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueUniversity-Industry-Government Innovation Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)EconomicsMacroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse analyse les conditions d’émergence d’innovations mêlant la création artistique et l’utilisation de technologies numériques, que nous appelons innovations techno-créatives. Dans un contexte où de nombreuses villes voient ces deux activités se co-localiser sur leurs territoires, la compréhension des processus d’innovation sous-jacents devient un enjeu important pour ces acteurs. Pour appréhender ce phénomène, le cadre théorique construit pour cette thèse réunit des recherches en management de l’innovation, management stratégique et économie géographique, en vue d’étudier le triple encastrement social – spatial – cognitif des communautés d’innovation. La thèse propose le concept de circulations préférentielles comme outil d’analyse permettant de contribuer au management du processus d’innovation collective. La thèse s’appuie sur le cas du vidéo-mapping, analysé à Nantes et de Montréal. La méthodologie employée est mixte. Elle se compose d’entretiens semi-directifs et des analyses de réseaux. Les résultats de cette thèse révèlent comment la conjonction de trois mécanismes d’intermédiation (brokers, lieux, évènements) forme une structure favorable à l’épanouissement de communautés d'innovation sur un territoire. De cette manière, la thèse contribue à la littérature de recherches en management de l’innovation, et offre des implications managériales au sujet de la gestion de ces communautés et des stratégies territoriales en faveur de l’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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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