Acfas 2023

De la recette gagnante… Tout sur les écosystèmes d’innovation en santé et au-delà

Congrès Acfas 2023

Appel à communications

90e Congrès de l’Acfas |Section 400 – Sciences sociales

Colloque No : 428
https://www.acfas.ca/evenements/congres/programme-preliminaire/400/428

9 mai 2023
Sur place et en ligne

Coorganisateurs : Catherine Beaudry et Carl-Éric Aubin

Polytechnique Montréal / 4POINT0 / Institut TransMedTech (iTMT)

📄 Version PDF de l’appel à communications

Sommaire de cette page
• Séance du matin : Leçons apprises de projets pilotes en santé
• Séance de l’après-midi : Les indicateurs d’innovation favorisant le déploiement et le bon fonctionnement des écosystèmes d’innovation
• Instructions et dates à retenir
• Structure préliminaire du colloque

Séance du matin
Leçons apprises de projets pilotes en santé

Le contexte

Le colloque d’une journée vise à comprendre comment mieux structurer et capter la valeur des activités d’innovation des écosystèmes d’innovation. Le système d’innovation veille à convertir la valeur créée et capturée par les écosystèmes en innovation performante, notamment à l’aide d’indicateurs d’innovation et de normes. Le système d’innovation, décrit comme « un ensemble de composants et de relations causales qui influencent la génération et l’utilisation des innovations et de la performance innovante » (traduction libre, Granstrand & Holgersson, 2020, p.2), vise à réguler les activités d’innovation afin de mieux soutenir, structurer et promouvoir l’innovation. Puisque le système d’innovation (Cooke, 1992; Doloreux & Bitard, 2005; Granstrand & Holgersson, 2020) est orienté vers la régulation de l’innovation à l’échelle nationale, régionale, sectorielle ou d’affaires (Granstrand & Holgersson, 2020), les écosystèmes d’innovation peuvent-ils utiliser les mêmes normes et indicateurs d’innovation ? Quelles sont alors les dimensions qui permettent d’analyser ces normes et indicateurs dans un contexte d’écosystème d’innovation en santé ?

Objectif de la séance du matin

La séance du matin mettra en évidence des travaux qui cherchent à identifier et à analyser les diverses dimensions des indicateurs d’innovation et des normes en gestion de l’innovation appuyés par des méthodes quantitatives. Une attention particulière sera accordée aux propositions de communication qui mettront de l’avant l’analyse de données obtenues à l’aide de méthodes classiques en sciences sociales, recensions systématiques de la littérature, entrevues, ou questionnaires. (La séance de l’après-midi portera sur les nouvelles données et méthodes d’analyses)

Bibliographie

Cooke, P. (1992). Regional innovation systems: Competitive regulation in the new Europe, Geoforum,23(3), 365-382.

Doloreux, D. & Bitard, P. (2005). Les systèmes régionaux d’innovation : discussion critique, Géographie, économie, société, 7, 21-36.

Granstrand, O., & Holgersson, M. (2020). Innovation ecosystems: A conceptual review and a new definition, Technovation, 90–91, 102098.7.


Séance de l’après-midi
Les indicateurs d’innovation favorisant le déploiement et le bon fonctionnement des écosystèmes d’innovation

Le contexte

Le colloque d’une journée vise à comprendre comment mieux structurer et capter la valeur des activités d’innovation des écosystèmes d’innovation. L’identification des bonnes mesures d’innovation et de performance est parmi les enjeux les plus importants pour les entreprises et les décideurs politiques. D’un côté, les acteurs de l’industrie ont besoin de sélectionner les meilleures pratiques qui facilitent les plans de développement stratégique prévus. De l’autre, les politiques publiques ont besoin d’être alignées aux besoins des écosystèmes d’innovation et de leurs parties prenantes. Toutefois, les mesures d’innovation classiques peinent à fournir un portrait global et exhaustif. De surcroît, la pandémie a révélé au grand jour le besoin rapide de données et d’indicateurs permettant de gérer adéquatement autant le développement que le déploiement de l’innovation, et ce le plus possible en temps réel. Alors que dans certains domaines de la santé, la collecte, le traitement et l’analyse rapide des données sont devenus une presque réalité, trois ans plus tard, qu’en est-il dans les autres domaines ?

La plupart des indicateurs d’innovation sont calculés à partir de questionnaires, par exemple, dans lesquels chaque question est définie pour l’obtention de valeurs et mesures précises et peu ambiguës. Cependant, cette source d’information comporte certaines lacunes, notamment le délai de traitement de la donnée, le faible taux de réponse et la petite taille des échantillons. Pour ces raisons, plusieurs chercheurs explorent de nouvelles données (issues d’informations publiques souvent sous forme de textes). Avec le développement de l’intelligence artificielle et, plus particulièrement, du traitement automatique du langage naturel, les sciences humaines trouvent de nouvelles méthodes pour l’analyse de ces données textuelles. Plusieurs les travaux ont ainsi démontré la possibilité d’extraire de mesures d’innovation à partir de sources de données très disparates et non structurées (pages web d’entreprise, contenu textuel des brevets, blogues scientifiques, etc.) (Antons et al., 2020).

Objectif de la séance

La séance de l’après-midi mettra en évidence des travaux qui cherchent à mesurer l’innovation par l’utilisation de données textuelles, de méthodes quantitatives et qualitatives. Une attention particulière sera accordée aux propositions de communication qui mettront de l’avant l’analyse de données publiques venant du web (par exemple, sites web d’entreprise, messages et commentaires des réseaux sociaux, contenus des brevets, etc.).

Bibliographie

Antons, D., Grünwald, E., Cichy, P., & Salge, T. O. (2020). The application of text mining methods in innovation research: current state, evolution patterns, and development priorities. R&D Management, 50(3), 329‑351.

Garechana, G., Río-Belver, R., Bildosola, I., & Salvador, M. R. (2017). Effects of innovation management system standardization on firms: evidence from text mining annual reports. Scientometrics, 111(3), 1987‑1999.

Gök, A., Waterworth, A., & Shapira, P. (2015). Use of web mining in studying innovation. Scientometrics, 102(1), 653‑671.

Lerena, O., Barletta, F., Fiorentin, F., Suárez, D., &Yoguel, G. (2021). Big data of innovation literature at the firm level: a review based on social network and text mining techniques. Economics of Innovation and New Technology, 30(2), 134‑150.

Joung, J., Jung, K., Ko, S., &Kim, K. (2019). Customer complaints analysis using text mining and outcome-driven innovation method for market-oriented product development. Sustainability, 11(1), 40.


Instructions et dates à retenir

Contenu de la proposition de communication
En général, le contexte et le but de l’étude doivent être énoncés en premier, suivis des détails des méthodes, des données, des modèles d’analyse utilisés. Les résultats, la discussion et les conclusions doivent suivre dans cet ordre. Il est nécessaire de bien énoncer l’utilité de l’étude dans le domaine de l’économie et de la gestion de l’innovation.

Structure du document à soumettre
La proposition de communication ne doit pas dépasser 1 000 mots excluant le titre, le résumé court, les mots-clés et les références.

  • Titre : 180 caractères maximum (espaces compris)
  • Résumé court : 1 500 caractères maximum (espaces compris)
  • Mots clés : 5 maximum
  • Proposition de communication : 500 à 1 000 mots
  • Références : 15 maximum

Le document doit être présenté sur une seule colonne, avec une taille de police de 12 points (décalage d’une ligne) et une police de type Times New Roman. Les marges supérieures, inférieures et latérales doivent être de 2,5 cm.

Important : Ne pas inclure les noms et affiliations des auteurs et autrices dans le fichier joint (en format .pdf).

Veuillez envoyer votre document à : 4point0@polymtl.ca

Instructions pour la rédaction du courriel

  1. Objet du courriel :
    [ACFAS2023]: Proposition – Séance du matin
    ou
    [ACFAS2023]: Proposition – Séance de l’après-midi
  2. Dans le corps du courriel, spécifier :
    • le titre de la proposition (180 caractères incluant les espaces) ;
    • les noms et prénoms des auteurs et autrices ainsi que l’affiliation de chaque personne ;
  3. Joindre votre document en format .pdf (rappel : la proposition de la communication ne doit pas inclure les noms des auteurs et autrices ni leurs affiliations).

Date limite : 10 février 2023, 23h59 (heure de l’Est)

Décision du comité de sélection : 24 février 2023

[Pour les communications acceptées] Date limite de la proposition de communication finale : 31 mars 2023 – Les propositions finales acceptées seront publiées dans le site Web de 4POINT0.


Structure préliminaire du colloque

Note : * Les deux dernières séances de l’après-midi 13h45 à 15h45 et 16h00 à 17h30 seront des séances mixtes où les chercheur(-se)s et étudiant(e)s présenteront leurs travaux de recherche de façon à regrouper les sujets, données et méthodes.
4POINT0

Ce contenu a été mis à jour le 2023-01-22 à 14 h 16 min.