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Record W2616748399 · doi:10.3917/inno.pr1.0011

L’innovation numérique et technologique dans le secteur vêtement-mode : les politiques publiques en soutien à la création d’un écosystème d’affaires intersectoriel

2017· article· fr· W2616748399 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueInnovations · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Urban and Social Studies
Canadian institutionsUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nous avons réalisé une recherche qualitative dans le vêtement intelligent et les wearables . Notre question de recherche porte sur les conditions d’émergence d’un écosystème d’affaires d’innovations numériques et technologiques, rassemblant un ensemble d’acteurs d’horizons différents, privés et publics, pour le développement du marché des wearables et des vêtements intelligents. Nous avons observé que cela se fait sur la base de collaborations entre secteurs et industries qui traditionnellement ne se concertaient pas entre eux, mais qui ont été incités à le faire, par certains programmes et organismes publics. Ces rencontres entre technologies de l’information (TI), textile et vêtement satisfont de nouveaux besoins dans des marchés divers, en pleine croissance, tels que ceux de la santé, l’aérospatiale, le bien-être, la sécurité, le sport, la gérontologie. Si les entreprises ne paraissent pas toutes bien connaître les programmes, elles reconnaissent l’importance déterminante des échanges, des collaborations, des fertilisations croisées entre secteur TI et vêtement-mode. JEL Codes : O32, O20, O38, O39, L9, L6

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.601
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.320
Teacher spread0.281 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it