Les innovations dans le secteur ferroviaire : un agenda de recherche sur un système d'innovation en transition entre régime à impulsion étatique et régime marchand
Bibliographic record
Abstract
L’innovation est aujourd’hui considérée comme indispensable au secteur ferroviaire pour résoudre les difficultés que celui-ci connaît. Afin d’analyser les processus d’innovation dans ce secteur, nous adoptons une vision large de la production dans le ferroviaire, l’envisageant dans sa globalité et sa complexité. Cette approche montre que le secteur ferroviaire français se situe, sous l’effet de diverses mutations, et particulièrement de la montée en puissance des règles européennes de concurrence, dans un entre-deux, entre « impulsion étatique » et « régime marchand » (Boyer, 2015). Cette transition engendrent des contradictions et limitent la capacité à innover du secteur. En se fondant sur la notion de « système sectoriel d’innovations et de production » (Malerba, 2004) et en s’appuyant sur une trentaine d’entretiens semi-directifs auprès d’acteurs du secteur, cet article identifie des « nœuds », des points de tension, dans les processus d’innovation et dans lesquels les contradictions du système se cristallisent, et définit les contours d’un agenda pour des recherches futures.
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 | 0.007 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".