Une lecture mésoéconomique d’écosystèmes coopératifs, comme leviers d'innovation sociale et de changement institutionnel
Bibliographic record
Abstract
Dans une perspective historique et contemporaine, cet article analyse le processus d’innovation sociale vers un changement institutionnel produit par des écosystèmes coopératifs : ces regroupements de coopératives qui s’organisent collectivement dans une perspective de transformation sociale. Deux cas français sont étudiés : la Fédération nationale des coopératives de consommation au XXe siècle et les Licoornes regroupant des sociétés coopératives d’intérêts collectifs aujourd’hui. En faisant dialoguer le champ de l’innovation sociale et de la mésoéconomie régulationniste, il s’agit d’apprécier la capacité d’espaces mésocritiques - ici les écosystèmes coopératifs - à produire des changements institutionnels dans une logique de transformation sociale. Suivant une lecture systémique, ascendante et intentionnelle de l’innovation sociale, où l’environnement et la gouvernance constituent des éléments clefs de la transformation sociale, cet article met en lumière des régularités favorables et défavorables à ce processus de changement institutionnel, à partir de cinq canaux de différenciation-innovation (futurité, travail, produits, gouvernance et environnement).
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 | 0.004 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".