L’innovation numérique et technologique dans le secteur vêtement-mode : les politiques publiques en soutien à la création d’un écosystème d’affaires intersectoriel
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.011 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".