LE POTENTIEL D’INNOVATION DES ENTREPRISES ET DES ORGANISATIONS DE L’ÉCONOMIE SOCIALE : ÉLÉMENTS DE PROBLÉMATIQUE
Bibliographic record
Abstract
"L’article propose des éléments de problématique pour évaluer le potentiel de l’économie sociale. Dans cette perspective, l’auteur s’appuie sur deux revues de littérature: l’une plutôt théorique; l’autre plutôt empirique. Selon les études théoriques, l’économie sociale apparaît innovante par défi nition (ce qui est le cas des auteurs relevant des sciences sociales ou de l’économie politique) alors que les économistes du main stream concluent au contraire qu’elle est par défi nition non innovante. Selon les études fondées sur une recherche empirique, qui sont plus nuancées, l’économie sociale se révèle généralement innovante, mais son potentiel est plus ou moins réalisé en raison soit d’un environnement défavorable, soit encore d’une institutionnalisation favorisant l’imitation plutôt que l’innovation. Les recherches empiriques montrent également que les organisations de l’économie sociale réussissent bien dans le domaine des innovations incrémentielles, en raison d’une gouvernance généralement attentive aux parties prenantes et à leur environnement immédiat. Enfi n, les innovations radicales apparaissent plus souvent à l’occasion des grandes crises de sorte qu’elles peuvent ainsi contribuer à des transformations sociales comme on a pu l’observer dans plusieurs pays occidentaux avec une reconfi guration de l’État providence dans le sens d’un Welfare pluralism ou Welfare Mix. Sous cet angle, on peut se demander si la crise actuelle n’appelle pas une nouvelle série d’innovations qui pourraient favoriser la transition vers un développement durable."
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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 | 0.016 | 0.041 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.019 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".