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Record W2654675728 · doi:10.71781/6148

Les connectivités dans la modélisation des collaborations entre université-état-entreprise : une nouvelle logique pour les systèmes d’innovation

2016· dissertation· fr· W2654675728 on OpenAlexaboutno aff
Marjolaine Adam

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicBusiness Strategy and Innovation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical sciencePhilosophyHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche qualitative porte sur l’importance de l’analyse fine des connectivités entre les acteurs dans la modélisation des modes collaboratifs au sein d’un système d’innovation. La recherche a voulu reconnaître les facteurs et les sous-facteurs expliquant les connectivités vécues entre les acteurs universitaires, les entreprises et les organisations d’administration publique et parapublique au sein de leurs collaborations conduisant à l’innovation. Nous voulions également mieux comprendre leurs différences en regard des difficultés et des perceptions de leurs collaborations quant aux facteurs prépondérants des connectivités observées. Enfin, nous souhaitions comprendre l’influence de l’internationalisation des activités dans l’articulation des connectivités entre les acteurs. Il a été intuitivement suggéré que l’analyse fine des connectivités vécues entre les acteurs permettait de mieux saisir les nouveaux modes collaboratifs multiscalaires. La pertinence de cette recherche réside en la création d’une nouvelle conceptualisation de la conduite de l’innovation, induite par la volonté des acteurs d’optimiser leurs connectivités dans le système d’innovation régional intégré au système d’innovation internationalisé, créant ainsi un pont conceptuel entre la théorie de la triple hélice et le modèle du système d’innovation régional (SIR). Une enquête qualitative a été menée auprès de 30 participants sélectionnés dans le secteur des sciences de la vie et de la technologie de la santé du Grand Montréal. L’analyse fine des discours des participants nous a permis de dégager des thèmes reliés à quatre (4) facteurs de connectivité facilitant la conduite de l’innovation et à cinquante-deux (52) sous-facteurs de connectivité. Les résultats montrent les facteurs prépondérants de la connectivité, associés à leurs sous-facteurs, facilitant la conduite de l’innovation. Cependant, ces derniers s’articulent différemment entre les acteurs. En effet, si la majorité des intervenants s’entendent sur le fait que la collaboration concertée est favorable, des discontinuités persistent quant aux rôles des acteurs et aux difficultés vécues au sein du système. La recherche tend à montrer qu’au-delà de la transformation hybride des rôles proposée par la théorie de la triple hélice et de l’organisation synergique des grappes encouragée par les SIR, les objectifs individualisés des acteurs les encouragent à sortir de leur zone de proximité pour satisfaire leurs besoins, dans l’instantanéité, tant à l’échelle régionale qu’internationale. Les connectivités multiscalaires se construisent donc à partir des sous-facteurs de connectivité pour lesquels la concertation entre les acteurs est plus difficile à atteindre. Deux explications semblent émerger des travaux. D’abord, les acteurs agiront en fonction de leur propre capacité d’adaptation et, ensuite, en fonction de leur niveau de flexibilité à œuvrer au sein du système régional et international. Par ailleurs, leurs mouvements seront conduits dans une seule logique, celle d’optimiser leurs réactions devant leurs propres besoins d’innover. Cette logique, liée à la connectivité multiscalaire, est influencée par la densité de leurs réseaux, leurs liens de dépendance avec les autres acteurs et leur capacité d’agir librement quelle que soit l’échelle d’analyse. Nous concluons donc notre thèse en présentant un modèle actualisé de la conduite de l’innovation en prenant comme appui l’analyse fine des connectivités et la propension des acteurs à collaborer de façon multiscalaire; bousculant ainsi les principes généraux des théories expliquant la conduite de l’innovation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
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 score0.018
Threshold uncertainty score0.055

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.029
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0050.007
Science and technology studies0.0040.008
Scholarly communication0.0140.018
Open science0.0030.009
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0140.002

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.263
Teacher spread0.225 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2016
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