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Enregistrement W7080493206 · doi:10.5281/zenodo.17085310

Analysis of Cross-Sectoral Collaboration. Deliverable 2.3 of the ShapingBio project

2024· article· en· W7080493206 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFraunhofer-Publica (Fraunhofer-Gesellschaft) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésDeliverableCorporate governanceResource (disambiguation)Key (lock)Work (physics)Value (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This publication is a deliverable of the project ShapingBio, a HorizonEurope funded Coordination and Support Action. Its aims are to gain a deeperunderstanding of the EU bioeconomy innovation eco-system and to derive recommendations on which measures should be taken, by EU, Member States, and others to strengthen bioeconomy innovation systems. This report D2.3 offers a comprehensive overview of the primary obstacles and identifies supportive measures that influence cross-sectoral collaboration (CSC) throughout the EU. The focus of the analysis was on existing collaborative structures across Europe, representing the main bio-based value chains: agriculture, forestry, blue bioeconomy and food sector. The analysis reveals that numerous common factors hinder cross-sectoral collaboration across the EU, such as a lack of financing and missing culture of CSC. Governance and policy supporting the bioeconomy are important for the initiation and development of CSC. Strategies, and initiatives, ranging from regional tonational to EU-wide, are necessary to collectively contribute to building robust frameworks, which encourage collaboration between different sectors and, therefore, boost knowledge exchange, resource optimization, and innovation. However, providing general support for the bioeconomy will not be sufficient to create efficient and effective CSC. Insufficient and incompatible infrastructure with strong regular disparities is also a major hurdle together with inadequate investments and lack of alignment of financing for CSC projects, which are associated with higher risk and uncertainties compared to non-CSC projects and need therefore dedicated financial instruments. Social capital additionally is identified as crucial in CSC, as trust and building effective communication channels among stakeholders from different sectors, is a key factor in establishing effective collaborative activities and networks. Furthermore, the landscape of the bioeconomy varies significantly across Europe, which implies that the key challenges and the specific sector profiles – such as the types of biomasses available, existing value chains, and policy developments – differ extensively across various member states. This diversity causes a variety of different gaps and challenges of CSC for involved stakeholder groups and necessitates tailored actions to overcome theexisting barriers in the involved bioeconomy sectors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,012
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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