Winning Businesses in Product Development: The Critical Success Factors
Notice bibliographique
Résumé
OVERVIEW:2007 is Research-Technology Management's 50th year of publication. To mark the occasion, each issue reprints one of RTM's six most frequently referenced articles. The articles were identified by N. Thongpapanl and Jonathan D. Linton in their 2004 study of technology innovation management journals, a citation-based study in which RTM ranked third out of 25 specialty journals in that field (see RTM, May–June 2004, pp. 5–6). The benchmarking study reprinted here was originally published in 1996 and has been updated with its author's reflections. Their study of 161 business units uncovered the key drivers of new product performance at the business unit level. Ten different performance measures were gauged, including percentage of sales by new products, profitability and success rate. The ten gauges were reduced to two key performance dimensions—profitability and impact—which defined the “performance map.” Nine possible drivers—including strategy, process, organizational design, and climate for innovation—were investigated, and four key drivers of performance were identified; namely, a high-quality new product process, the new product strategy for the business unit, resource availability, and R&D spending levels. Merely having a formal new product process had no impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».