Innovation studies and knowledge generation
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.
Notice bibliographique
Résumé
Innovation started its journey as a central topic for research and teaching in economics and management a long time ago (Bontems, 2014;Pnin, 2016), but gained momentum during the final quarter of the last century (Freeman, 1997;Nelson, Winter, 1982).Innovation is not just a topic for scholars concerned with firms and industries, but also for those interested in public management, geography, investment, growth, and the global evolution of our society.Many believe that it should be the central topic taught on Economics and Management diploma courses, the other fields being an additive of innovation happening and diffusing its positive effects.Readers of the Journal of Innovation Economics & Management will certainly agree with such a position.In the last few decades, research in economics and management in the field of innovation, knowledge management and creativity has flourished.This Companion, edited by a team of leading scholars, reflects the variety of topics and the amount of knowledge and insights accumulated.The editors have published a substantial number of studies on the topics covered by this Companion.These range from knowledge management, the geography of innovation, communities, creativity management, routines, public -private relations, and so on.They are renowned for their work, thus they make a formidable team of editors for this Companion.In their introductory chapter, the four editors articulate the purposes of the Companion.They have produced a chapter where they give a broad overview of the evolution of innovation studies and how it ties up with other fields.To set the scene they present the evolution of innovation studies in eight parts, foreshadowing the general organization of the book (I.Innovation
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle