Le design thinking, levier d'innovation et de création de connaissances organisationnelles en contexte muséal : le cas de PRISME, laboratoire d'innovation numérique du Musée des beaux-arts de Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche vise à explorer les apports du design thinking dans sa capacité à catalyser la création de nouvelles connaissances organisationnelles pour le secteur des musées. Sont ainsi abordées et décrites les dynamiques sociales perceptibles au travers du processus collaboratif de conception mené dans les cellules d'innovation de PRISME afin de révéler la contribution des activités de design dans l'organisation et création de nouvelles connaissances. PRISME, le laboratoire d'innovation en médiation numérique du Musée des beaux-arts de Montréal voit le jour en 2019 avec le soutien du Plan Culturel Numérique du Québec. Sa mission consiste en la création de nouvelles connaissances en médiation muséale avec le numérique afin de stimuler l'innovation dans ce secteur. Pour atteindre ses objectifs, PRISME conduit une série d'activités diverses, parmi lesquelles on compte la création de projets d'innovation numérique menés par des équipes de travail multidisciplinaires, aussi appelées cellules d'innovation. Ces cellules d'innovation mobilisent des acteurs de l'écosystème bâti par le laboratoire, qui compte plus de 300 collaborateurs issus, dans leur majorité, du milieu muséal, du milieu de l'entrepreneuriat technologique et du milieu de la recherche. Au travers de ses deux premières années d'existence, le laboratoire a développé un processus caractéristique de gestion de projets en innovation numérique en s'inspirant de l'approche méthodologique dite design thinking. Ce processus est décrit et analysé dans ce mémoire. La recherche présente dans ce mémoire décrit et analyse cette approche, à travers une étude de cas menée au sein de deux cellules d'innovation du laboratoire PRISME. L'étude de cas repose sur de l'observation participante, de l'observation non participante réalisée lors d'un stage de recherche MITACS d'une durée de 06 mois, complétée par 7 entrevues semi-dirigées.
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 | 0.007 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".