Le point de vue des parties prenantes sur l’innovation dans le secteur public : relier les groupes cibles des innovations à l’intégration des idées des parties prenantes
Bibliographic record
Abstract
Les études sur l’innovation dans le secteur public n’ont pas encore exploré de manière systématique la manière dont le contexte cible (ou la phase de production) des innovations influe sur les premières phases des processus d’innovation. Cette étude théorise et vérifie si les organisations innovantes sont plus sensibles aux idées de certains groupes de parties prenantes en fonction du groupe cible de l’innovation concernée. Sur la base d’un ensemble de données à grande échelle provenant de la fonction publique australienne, les résultats montrent que les innovations destinées à des groupes cibles externes sont plus susceptibles d’être fondées sur des idées émanant de parties prenantes externes (par rapport aux parties prenantes internes) et – au sein du groupe des parties prenantes internes – sur des idées émanant de cadres (par rapport aux employés non cadres). Les implications pratiques et scientifiques sont discutées. Remarques à l’intention des praticiens Les innovations profitent de l’intégration des idées des parties prenantes internes et externes, à la fois sur le fond (des connaissances appropriées conduisent à de meilleurs produits finaux) et sur le plan symbolique (les innovations doivent être considérées comme légitimes et recevoir le soutien des acteurs qui seront les premiers concernés par l’innovation). Les organisations innovantes doivent être conscientes des perceptions des parties prenantes concernées par l’innovation, et bien percevoir, saisir et traduire les idées de ces parties prenantes dans le processus d’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 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 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".