Une vision technologique: le cas de l’Institut de recherche d’Hydro-Québec
Bibliographic record
Abstract
Aujourd'hui plus que jamais, les organisations sont confrontées à la dissémination d'un discours promulguant l'innovation technologique comme vecteur principal de la croissance économique.Dans ce contexte, pour assurer leur pertinence et leur légitimité, on attend des entreprises qu'elles soient proactives dans la détection et l'intégration des technologies émergentes.Intelligence artificielle, internet des objets, jumeaux numériques sont autant d'exemples de tendances technologiques difficiles à appréhender pour les organisations.Certaines technologies en développement suscitent énormément d'enthousiasme et sont érigées comme des facteurs indispensables à la réussite, voire à la survie d'une organisation.Ces engouements représentent un enjeu critique pour plusieurs organisations qui désirent saisir les occasions et les menaces liées à ces technologies.Or, les technologies émergentes sont, par définition, des concepts partiellement définis et constitués dans le présent.Pour donner sens et substance à la « chose » technologique, les organisations et leurs membres l'habillent d'un imaginaire.En effectuant des veilles technologiques prospectives, en intégrant des
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".