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Record W7077317295

Emergence of Innovation Ecosystem and the Orchestration of the Science, Technology and Innovation Continuum in a Globally Complex Technopolitical Environment: The Case of 5G Technology

2024· other· fr· W7077317295 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldComputer Science
TopicGeochemistry and Geologic Mapping
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)GlobalizationEmerging technologiesHegemony
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: Dans le contexte mondial actuel, les organisations telles que les entreprises, les universités et les instituts de recherche sont amenées à collaborer, tant au niveau national qu’international, pour rester compétitives. Ces collaborations sont de plus en plus influencées par l’interaction entre la technologie et la géopolitique (techno-politique). Cela se manifeste particulièrement dans le développement de technologies de pointe telles que la blockchain, l’informatique quantique, l’intelligence artificielle et la 5G, où la collaboration est essentielle pour concrétiser les avantages économiques et obtenir un avantage concurrentiel. Parallèlement, ces technologies exacerbent la concurrence géopolitique, alors que les nations et les organisations se disputent la domination stratégique tout en cherchant à éviter une dépendance critique envers certains pays. Dans cet environnement complexe, les écosystèmes d’innovation se révèlent être un cadre pertinent pour analyser ces défis interconnectés. Les orchestrateurs d’écosystèmes d’innovation doivent naviguer au sein de ces complexités, particulièrement durant la phase critique d’émergence de ces écosystèmes. Cependant, une grande partie de la littérature existante se concentre sur des écosystèmes déjà établis, négligeant souvent les processus de formation dans des contextes internationaux, technologiques et politiques incertains. Pour combler cette lacune, cette thèse s’articule autour de la question de recherche suivante : Comment les acteurs clés orchestrent-ils l’émergence d’un écosystème d’innovation dans un contexte international, technologique et politique incertain ? Sur la base d’une revue approfondie de la littérature présentée dans le premier chapitre, trois axes de recherche sont explorés pour répondre à cette question : (1) les mécanismes clés d’orchestration dans la phase d’émergence des écosystèmes d’innovation ; (2) la résilience des écosystèmes d’innovation face aux perturbations externes ; (3) le rôle des politiques publiques dans la phase d’émergence des écosystèmes. Ces trois axes sont abordés sous des angles différents et de manière complémentaire dans quatre articles, chacun contribuant à une meilleure compréhension des processus d’orchestration et des dynamiques au sein des écosystèmes d’innovation émergents. Tout d’abord, l’écosystème de la 5G est encore dans sa phase d’émergence, car il n’a pas encore été largement adopté, notamment par les entreprises et les industries, laissant ainsi une grande partie de son potentiel inexploité. Ensuite, le fait que la technologie 5G ait déclenché des tensions géopolitiques en raison de son potentiel économique important et des préoccupations en matière de sécurité en fait un sujet particulièrement pertinent pour nos objectifs de recherche. L’une des particularités de cette thèse réside dans l’adoption d’une approche multiméthodes qui intègre à la fois des analyses qualitatives et quantitatives pour explorer l’émergence de l’écosystème d’innovation 5G. En combinant des méthodes variées telles que l’analyse des réseaux sociaux, les régressions, la fouille de texte et les entretiens semi-structurés, cette recherche exploite différentes sources de données et méthodologies pour obtenir une compréhension approfondie de plusieurs dimensions de la phase d’émergence d’un écosystème dans des contextes internationaux, technologiques et politiques incertains. Une étude approfondie identifie ensuite les mécanismes clés impliqués dans l’émergence d’un écosystème d’innovation. Plus précisément, cette analyse met en lumière le rôle d’orchestrateur qu’une structure temporaire collective peut jouer. En réunissant des acteurs clés, cette recherche montre comment, et par quels mécanismes, cette structure temporaire peut orchestrer l’émergence d’un écosystème d’innovation (Article 1). Une analyse des réseaux sociaux et des structures de type petit monde a mis en évidence des changements dans les modèles de collaboration et les propriétés structurelles du réseau scientifique autour de la 5G durant les périodes de tensions géopolitiques, principalement entre la Chine et les États-Unis (Article 2). De plus, une simulation de l’exclusion de Huawei du réseau académique-industrie 5G canadien examine l’impact de cette exclusion sur la collaboration et les propriétés structurelles du réseau. Cette analyse est complétée par une analyse de texte utilisant des techniques de fouille de texte, qui identifie les thématiques de recherche sur la 5G potentiellement dépendantes de Huawei au Canada (Article 3). Enfin, une étude quantitative, basée sur un modèle économétrique, permet d’observer l’impact de la collaboration scientifique avec des chercheurs chinois et Huawei sur la performance scientifique des chercheurs canadiens dans le domaine de la 5G (Article 4). ABSTRACT: In today’s global landscape, organizations such as firms, universities, and research institutions are compelled to collaborate both nationally and internationally to stay competitive. These collaborations are increasingly influenced by the interplay between technology and geopolitics (technopolitics). This is particularly evident in the development of frontier technologies like blockchain, quantum computing, AI, and 5G, where collaboration is essential for realizing economic benefits and securing a competitive edge. At the same time, these technologies intensify geopolitical competition, as nations and organizations race to achieve strategic dominance while also striving to avoid dependence on certain countries for critical technologies. In this complex environment, innovation ecosystems emerge as an interesting framework for investigating these interconnected challenges. Orchestrators of innovation ecosystems must navigate these complexities, particularly during the critical emergence phase of these ecosystems. However, much of the existing literature focuses on established ecosystems, often overlooking how these ecosystems form in uncertain international, technological, and political contexts. To address this gap, this thesis focuses on the following research question: How do key actors orchestrate an emerging innovation ecosystem in an uncertain international, technological, and political context? Based on an in-depth review of the literature presented in the first chapter, three research avenues are explored to answer this research question: (1) key orchestration mechanisms in the emergence phase of innovation ecosystems; (2) the resilience of innovation ecosystems to external disturbances; (3) the role of public policy in the emergence phase of ecosystems. These three avenues are approached from different angles and in different ways in four separate articles, each contributing to an understanding of orchestration processes and the dynamics within emerging innovation ecosystems. First, the 5G ecosystem is still in its emerging phase, as it has not yet been widely adopted, particularly by firms and industries, leaving much of its potential untapped. Second, the fact that 5G technology has triggered geopolitical tensions due to its significant economic potential and associated security concerns makes it especially pertinent to our research objectives. One of the original features of this thesis lies in its adoption of a multi-method approach that integrates both qualitative and quantitative analyses to explore the emergence of the 5G innovation ecosystem. By combining diversified methods such as social network analysis, regressions, text mining, and semi-structured interviews, this research takes advantage of several types of data and methodologies to obtain a deeper understanding on several dimensions of the emergence phase of an ecosystem in uncertain international, technological, and political contexts. An in-depth case study then identifies the key mechanisms involved in the emergence of an innovation ecosystem. More specifically, this analysis highlights the orchestrator role that a collective temporary structure can play. By bringing together key players, this research shows how and by what mechanisms this temporary structure could orchestrate the emergence of an innovation ecosystem (Article 1). An analysis of social networks and small-world structures has showed changes in collaborative patterns and structural properties of the scientific network in 5G during periods of geopolitical tension, mainly between China and the USA (Article 2). In addition, a simulation of Huawei’s exclusion from the Canadian 5G academic-industrial network examines the impact of this exclusion on collaboration and structural properties of the network. This analysis is complemented by a text analysis using text mining techniques, which identifies 5G research topics potentially dependent on Huawei in Canada (Article 3). Finally, a quantitative study based on an econometric model allows us to observe the impact of scientific collaboration with Chinese scientists and Huawei on the scientific performance of 5G Canadian researchers (Article 4).

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.996
Threshold uncertainty score0.024

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.008
Scholarly communication0.0070.006
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.014
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.217 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
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".

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Published2024
Admission routes1
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