Notice bibliographique
Résumé
The Science Policy Research Unit (SPRU) at the University of Sussex played a significant role in establishing innovation studies as a field and in establishing innovation policy as a framework for governmental thinking. But the SPRU’s first book was not directly about innovation; it was “Thinking about the future: a critique of the Limits to Growth” (1973). The “Limits to Growth” (1972) had been an attempt by researchers at MIT, funded by the Club of Rome and the Volkswagen Foundation, to quantitatively falsify the idea of endless growth on a finite planet. The SPRU’s response—later reprinted with the title “Models of Doom” outside the UK—was one of many that framed “Limits” as overly pessimistic. This paper considers the impact of this work on the developing fields of innovation research and policy. It takes a critical ethnostatistics approach to the modelling practices deployed by these two very different groups of professional social scientists. It focuses on two methodological moves made by the SPRU researchers. First, this paper shows how the SPRU arguments established a fetish for data precision—a standard that the MIT team rejected, but one that carried on through the SPRU’s further work into innovation research and policy. Next, it discusses how the SPRU researchers (role)modelled mathematical faith in socio-technical change. This was more than a techno-optimist (or Promethean) stance. It established a norm of toxic positivity around questions of technology, innovation, and the environment. These two methodological moves—fetishizing data precision while asserting toxically positive Prometheanism—became cultural memes that carried forward from this debate into innovation policy, modelling, and statistical practices. In short, the pro-innovation econometrics developed for this debate by the SPRU researchers had a lasting impact on the epistemic culture of innovation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».