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Enregistrement W4414715833 · doi:10.1016/j.jik.2025.100824

Art of innovating in the arts: Disentangling determinants of technological and symbolic innovations in creative industries— Evidence from Canadian museums

2025· article· en· W4414715833 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation & Knowledge · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensUniversité LavalHEC Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésComplementarity (molecular biology)Visitor patternThe SymbolicSet (abstract data type)CreativityTechnological change

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the factors driving innovation in museums by incorporating both technological and symbolic innovations. Unlike previous research, it employs a comprehensive set of determinants to examine their impact on technological and symbolic innovations. Based on data from 250 Canadian museums and a multivariate path model, we simultaneously estimate eight types of innovations, four types of technological innovations (product, process, organizational, marketing) and four types of symbolic innovations (artistic, aesthetic, cultural, audience). The findings indicate that innovation appears to emerge through complex interplays between internal capabilities, market responsiveness, and external relationships. Resource-related factors such as technological infrastructure, financial assets, and artistic capabilities show differentiated impacts across types of innovation, suggesting that in museums, innovation is not uniformly resource-driven. Human capital, artistic creativity, and R&D investments demonstrate more limited or selective effects. Market orientation, particularly visitor orientation, emerges as a relevant driver of symbolic innovations, while custodial orientation, collaboration, and co-creation strategies have weaker or isolated impacts. Hence, the determinants differ across types of innovation, with some being specific to particular types thereof. Moreover, the study reveals complementarities between several pairs of types of innovation including Process and Aesthetic innovation, Artistic and Cultural innovation, and Aesthetic and Audience innovation. Finally, the degrees of complementarity between technological innovations are higher than those between symbolic innovations. These findings highlight the complex and contingent nature of innovation in museums, underlining, for museum managers, the importance of resource alignment, market-driven orientation, and external engagement strategies for successful 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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,279 · 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