L’innovation dans les services publics : gouvernance plutôt que gestion des risques
Bibliographic record
Abstract
Cet article étudie l’importante question des risques engendrés par les processus d’innovation dans les services publics. On y propose l’idée que les politiques publiques actuelles offrent peu d’orientation aux gestionnaires de services sur la façon de prendre en compte de tels risques, se résumant à mentionner que « c’est important ». Lorsqu’elles existent, les approches de prise en charge des risques et de l’innovation dans les services publics sont invariablement focalisées sur des optiques actuarielles ou concernées par les questions de santé et de sécurité, et ont pour objectif de minimiser ou d’éliminer les risques. Or les risques sont inhérents aux processus d’innovation et il est essentiel d’adopter une nouvelle approche qui reconnaît la nécessité des risques dans les innovations efficaces et qui s’engage de manière plus globale avec les intervenants afin de déterminer les niveaux de risque acceptables comparativement aux bienfaits potentiels pour les services publics d’une innovation donnée. Un modèle en cinq étapes est proposé pour mettre en oeuvre cette approche.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.006 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".