L’ innovation en santé est-elle perçue comme étant technologique ou sociale? Une réflexion conceptuelle dans le domaine de la santé publique
Bibliographic record
Abstract
Les innovations en santé se produisent dans différents services, organisations et communautés.De plus, elles font face à de multiples logiques institutionnelles, qui sont souvent contradictoires. La logique du marché axée principalement sur la rentabilité et sur la création de la valeur économique à travers les innovations détient le monopole dans les systèmes d’innovation actuels. Cette orientation s’appuie sur une vision techno-économique de l’innovation, selon laquelle les technologies sont considérées comme une fin en soi. Par conséquent, la valeur économique de l’innovation est privilégiée par rapport à sa valeur sociale. Cette perspective dominante comporte différents défis et enjeux dans le domaine de la santé publique et communautaire, où maints acteurs concourent et ont des intérêts divergents. Cet article s’intéresse de près à la notion d’innovation dans le but de clarifier sa signification et de repenser ses différentes orientations paradigmatiques, notamment techno-économique et sociale. La discussion portera sur l’intérêt de l’innovation sociale comme paradigme à promouvoir dans le domaine de la santé publique.
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 | 0.013 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.044 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.016 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.008 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".