Le point de vue des parties prenantes à propos de l’innovation dans le secteur public : de l’importance de la position
Bibliographic record
Abstract
Les études sur l’adoption des innovations considèrent souvent les organisations comme des entités uniformes. Ces études partent implicitement du principe que les perceptions en ce qui concerne l’adoption d’une innovation sont identiques partout au sein de l’organisation. La théorie organisationnelle et la littérature sur la gestion du changement soutiennent cependant que les organisations sont composées de groupes distincts, qui ont des valeurs et des objectifs différents. Il est dès lors important de bien examiner l’organisation et de prendre en compte les différentes parties prenantes concernées. Dans la présente étude, nous suivons ce conseil et tâchons de comprendre comment deux groupes organisationnels (les directeurs municipaux et les membres des comités d’entreprise) perçoivent les opinions des membres de leurs organisations à propos de l’innovation que représente le télétravail. Nous nous appuyons sur des données inédites recueillies dans le cadre de deux enquêtes menées au niveau national auprès de directeurs municipaux et de membres des comités d’entreprise. Les résultats indiquent que des différences essentielles existent dans les perceptions des deux groupes, puisque les directeurs municipaux sont en général plus positifs à propos de l’innovation. Sur la base de notre analyse, nous estimons qu’il est important de faire la distinction entre les différents acteurs organisationnels dans le processus d’adoption des innovations et que les managers doivent être conscients de l’existence d’un parti pris dans leurs perceptions. Remarques à l’intention des praticiens Il est important de faire la distinction entre les différents acteurs organisationnels dans le processus d’adoption des innovations, car ils ont sans doute des opinions différentes en ce qui concerne les innovations. Les managers doivent aller au-delà de leurs propres perceptions à propos d’une innovation donnée et se rendre compte que leurs perceptions sont sans doute plus positives que celles des autres membres de leur organisation. Plus précisément, nous avons constaté que les membres des comités d’entreprise accordent plus d’importance que les directeurs municipaux à la possibilité de tester les innovations avant qu’elles ne soient pleinement introduites. Ils accordent aussi plus d’importance à la facilité d’utilisation et de mise en œuvre des innovations.
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 | 0.014 | 0.027 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| 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".