INNOVATIVE MANAGEMENT OF CULTURAL, EDUCATIONAL AND SCIENTIFIC PROJECTS IN THE PUBLIC SECTOR: ECONOMIC TOOLS AND MARKETING STRATEGIES
Notice bibliographique
Résumé
In the context of rapid digitalization and global challenges of today, cultural and scientific projects are becoming key instruments of social development, national identity formation, and cultural, educational, and scientific diplomacy. The study examines innovative management as an effective management model that enhances the effectiveness of promoting such projects in the public sector. The aim of the work is to identify effective economic tools and digital marketing strategies that can be integrated into the process of managing cultural and educational-scientific initiatives. The object of analysis was government programs, institutional models, and communication practices in the public sector in five countries: Sweden, Germany, South Korea, Brazil, and Canada. The study used methods of content analysis of official documents and digital platforms, case studies of successful initiatives, as well as elements of comparative analysis and interpretation of public management and administration practices. The theoretical basis was formed by the concepts of open innovation, disruptive thinking, cultural economy, and project management. The main mechanisms of economic support (from budget financing to social investments) used in more than 30 national programs were studied. An analysis of nearly 100 cases of digital communication showed that the most popular communication channels are Instagram, Facebook, YouTube, and TikTok, which together attract more than 60% of the target audience. Projects in the fields of culture, education, and science were examined, such as KunstDigital, AI & Culture Lab, and ScienceStories EU, confirming the effectiveness of combining VR/AR, NFT, artificial intelligence, and influencer marketing in promoting non-commercial projects. The novelty of the research lies in the combination of quantitative analysis of digital channels, qualitative case studies, and evaluation of financial instruments, which until now have been considered fragmentarily in the scientific literature. The practical value of the results lies in the possibility of applying the developed model in the formation of state strategies for digital transformation in the fields of education, culture, and science, the development of innovation support programs, and the evaluation of the effectiveness of mixed marketing strategies in working with target audiences in the field of public administration.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».