L’espace en tant que facilitateur d’innovation ouverte en PME : le cas du Demos Lab
Bibliographic record
Abstract
Cet article expose une recherche exploratoire menée dans une PME norvégienne orientée vers la transition écologique, ayant fait de l’innovation ouverte (IO) son mode de fonctionnement et souhaitant créer un espace physique créatif et innovant pour mener ses projets. Une étude de cas, fondée sur une démarche inspirée de la résolution créative de problème (CPS) et de techniques projectives auprès d’une douzaine d’usagers potentiels a permis d’identifier les propriétés décisives d’un tel espace de travail en contexte d’IO parmi 6 dimensions repérées dans la littérature : singularité, caractère organisé et organisant, flexibilité, hétérogénéité, tiers-lieu et exemplarité. Dans la PME responsable étudiée, les résultats indiquent un lien évident entre espace physique de travail et approche managériale et soulignent l’importance de 3 conditions spatiales et managériales pour une créativité « ouverte » au service de l’IO durable : la singularité/authenticité, l’organisé/organisant au service du sentiment de maîtrise, et le design biophilique au service du projet d’innovation inclusif. Codes JEL : M10, M13, M54, O30, O31, O32
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 | 0.006 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.012 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.003 |
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".