L’innovation au sein des entreprises et du gouvernement : se tourner vers l’avenir
Bibliographic record
Abstract
Cet article traite des effets de la mise en oeuvre des deux politiques les plus tentaculaires des cinq dernières années – la stimulation économique en réponse à la crise économique mondiale et l’austérité en vue de réduire les déficits gouvernementaux – sur l’innovation dans le secteur public. L’immédiateté que suppose la stimulation économique a limité la capacité des fonds de relance à soutenir l’innovation dans le secteur public. L’austérité a un effet mixte : une impulsion positive à trouver de nouveaux mécanismes de prestation de services, mais un impact négatif en raison d’une réduction de la marge de manoeuvre utilisée pour soutenir l’innovation. Cet article présente également les résultats d’une étude sur les demandes déposées aux Innovations in American Government Awards 2010. Les résultats montrent une hausse pour des partenariats interorganisationnels, dont les partenariats de cofinancement, comparativement à il y a deux décennies.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".