La fabrique des innovations techno-créatives : le concept des circulations préférentielles comme nouvel outil de gestion
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse analyse les conditions d’émergence d’innovations mêlant la création artistique et l’utilisation de technologies numériques, que nous appelons innovations techno-créatives. Dans un contexte où de nombreuses villes voient ces deux activités se co-localiser sur leurs territoires, la compréhension des processus d’innovation sous-jacents devient un enjeu important pour ces acteurs. Pour appréhender ce phénomène, le cadre théorique construit pour cette thèse réunit des recherches en management de l’innovation, management stratégique et économie géographique, en vue d’étudier le triple encastrement social – spatial – cognitif des communautés d’innovation. La thèse propose le concept de circulations préférentielles comme outil d’analyse permettant de contribuer au management du processus d’innovation collective. La thèse s’appuie sur le cas du vidéo-mapping, analysé à Nantes et de Montréal. La méthodologie employée est mixte. Elle se compose d’entretiens semi-directifs et des analyses de réseaux. Les résultats de cette thèse révèlent comment la conjonction de trois mécanismes d’intermédiation (brokers, lieux, évènements) forme une structure favorable à l’épanouissement de communautés d'innovation sur un territoire. De cette manière, la thèse contribue à la littérature de recherches en management de l’innovation, et offre des implications managériales au sujet de la gestion de ces communautés et des stratégies territoriales en faveur de l’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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".