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Enregistrement W6884679137 · doi:10.11586/2021027

Good practices in mission-oriented innovation strategies and their implementation

2021· article· en· W6884679137 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFraunhofer-Publica (Fraunhofer-Gesellschaft) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovation, Technology, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Corporate governanceCitizen journalismPoliticsDemocracyGood governanceBest practice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern innovation policies should target in equal measure both economic competitiveness and societal progress. They should be informed by ambitious, overarching principles-based strategies that enable us to formulate specific political goals, or missions. We also need governance structures that allow for the agile, participatory and inclusive implementation of innovation policy measures. Presenting good examples of such strategies and structures at work in the Netherlands, United Kingdom, Sweden, Canada and Japan, our study examines what these examples have to offer in terms of lessons learned that are relevant for Germany and Europe. The results of this study are published as a results paper within the framework of the Reinhard Mohn Prize 2020 project, “Fostering Innovation. Unlocking potential.” This Bertelsmann Stiftung project is tasked with identifying promising mechanisms, institutions and strategies that could be applied to efforts advancing innovative capacity in Germany and Europe. The twofold aim of such efforts is to ensure, for one, that we remain technologically – and thus economically – competitive. But just as important is the need to address societal challenges while ensuring humane, democratic and inclusive economic development. With this vision in mind, the Bertelsmann Stiftung conducted an extensive international good-practice research study and, in cooperation with the Fraunhofer Institute for Systems and Innovation Research ISI, bundled the findings into four so-called results papers. Additional results papers in the “Innovation for Transformation” series address issues such as Networking and exchange in mission-oriented innovation processes, Addressing societal challenges through disruptive technologies and Fostering innovative startups in pre-seed phase. The final publication in this series, An agenda for the future: Innovation for transformation, presents a summary of the results papers’ overarching conclusions.

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)0,156
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1560,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0100,046
Communication savante0,0280,017
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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