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Record W7024101097

Politiques publiques d'innovation dans les pays aux économies avancées : les limites de l'évaluation et l'anarchie organisée des gouvernements

2025· other· fr· W7024101097 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2025
Typeother
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPolicy Transfer and Learning
Canadian institutionsnot available
FundersEngineering and Physical Sciences Research CouncilUK Research and InnovationNational Science Foundation
KeywordsGovernoFrontierAusterity
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse examine les pratiques d’évaluation des politiques publiques d’innovation dans six juridictions aux économies avancées : le Canada, la France, le Québec, la Suisse, les États-Unis et le Royaume-Uni. À travers l’analyse de 301 rapports d’évaluation, l’auteur démontre que les gouvernements ne s’appuient pas sur des cadres théoriques clairs pour apprécier les efforts, ce qui nuit à la capacité de bien mesurer le retour sur investissement des mesures d’encouragement à l’innovation. Ces évaluations, souvent partielles, parfois superficielles, et basées sur des approches linéaires d’une autre époque, empêchent une bonne orchestration des politiques publiques, conduisant potentiellement à des investissements inefficaces et à des pertes pour l'État et la société en général. La recherche révèle que les méthodes actuelles d’évaluation, notamment l'utilisation d'indicateurs axés sur les intrants plutôt que sur les résultats, sont insuffisantes. L'étude souligne la fragmentation des dispositifs de soutien à l'innovation et les difficultés à identifier les dépenses budgétaires dédiées à ces initiatives. En outre, le recours massif aux crédits d’impôt et autres incitations fiscales, qui ne sont pas suffisamment valorisés dans les rapports budgétaires, complique davantage l’évaluation de leur efficacité. L’auteur conclut que pour améliorer les politiques d’innovation, il est impératif d’adopter des pratiques d’évaluation plus intégrées, transparentes, collaboratives et axées sur les résultats, telles les méthodes ayant cours en Finances publiques, notamment avec le PEFA. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : politique publique, innovation, système national d’innovation (SNI), évaluation des politiques publiques, théorie du changement, programme de services, dispositif, indicateur de performance, modèle explicatif de l’innovation, approche comparative, modèle linéaire / push model, modèle de la demande / pull model, Chain-linked model, triple / quadruple / quintuple hélice, multi-channel interactive learning model

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.519
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.227 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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