Analysis of Cross-Sectoral Collaboration. Deliverable 2.3 of the ShapingBio project
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».