Le recadrage dans la naissance des idées innovantes ou comment favoriser la créativité en s'inspirant des théories développées par les SIC1
Bibliographic record
Abstract
Existe-t-il des outils contribuant efficacement à améliorer le processus d’innovation, et, si oui, les Sciences de l’information et de la communication (SIC) peuvent-elles participer de ce processus ? Nos recherches nous ont amenée à explorer une abondante littérature scientifique, puis à nous entretenir avec des enseignants chercheurs spécialisés dans le génie chimique et le génie industriel, secteurs particulièrement tournés vers l’innovation. Nous avons alors décelé des similitudes entre certaines méthodes destinées à stimuler la créativité, et des notions familières aux théoriciens de la communication. Nous avons pu formuler l’hypothèse que de nombreuses pratiques élaborées dans le domaine de l’ingénierie et du management de projet, visant à impulser l’innovation, utilisent le concept de recadrage tel que les chercheurs du Collège invisible l’ont défini et développé, sans pour autant le nommer comme tel ni même le formaliser. Nous en ferons ici la démonstration à partir de l’étude de quelques exemples concrets, et en nous appuyant sur les théories fondatrices de la pensée innovante élaborées par Genrich Altshuller et Edward de Bono.
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 | 0.017 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.023 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".