Foresight, Competitive Intelligence and Business Analytics — Tools for Making Industrial Programmes More Efficient
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Creating industrial programmes, especially in technology, is fraught with high levels of uncertainty. These programmes target the development of products that will not be sold for several years; therefore, one of the risks is that the products will no longer be in demand due to the emergence of more advanced technologies. The paper proposes an integrated approach involving the complementary functions of foresight, intelligence and business analytics. The tools of foresight and intelligence are focused on the external environment and enable industry and researchers to, among other things, understand the direction in which markets and technologies are evolving, and profile local industries to determine which policy instruments may be effective in these industries. Signals picked up today through externally focused intelligence studies can be used to confirm conclusions from longer term foresight initiatives such as scenarios, roadmaps and scans, thereby providing the information needed to establish the long-term industrial policy that science and technology related industries require. The authors propose a dashboard for monitoring an industrial programme’s use so that any problems can be corrected early on. The dashboard relies on both information available in open sources and that accessible to a government. Combining foresight, intelligence and business analytics is believed to not only decrease uncertainty and risk but also make it more likely that the policy is implemented by its intended audience and that industry opportunities are identified at an early stage. To illustrate how this approach works in practice, the paper discusses a hypothetical case of a state programme to develop the nutraceuticals industry in Canada.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle