Organizing NPD networks for high innovation performance: the case of Dutch medical devices SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This research examines which combination of network characteristics (the network configuration) leads to high innovation performance for small and medium sized companies (SMEs). Even though research has paid significant attention to the relation between the external network and the innovation performance of SMEs, research has not yet clearly demonstrated which configurations most affect innovation in particular contexts. The context of the research is the Dutch medical devices sector. This sector is selected because collaboration with external partners for new product development means becomes increasingly important due to the complexity of the products and the fragmentation of the market. In addition the sector is characterized by very strict regulations. These regulations are the cause of the time and cost consuming product development process. In triangulation with quantitative survey data (N=60), qualitative data was gathered through semi-structured interviews in these same companies (N=50), which resulted in a response rate of 61,9%. The systems approach was used to construct the successful network configuration that is related to high innovation performance. By using this approach we are able to simultaneously address multiple network characteristics. Correlation statistics between the Innovation Performance and the Euclidean Distance showed that the more a companies’ network configuration differed from the successful network configuration, the lower the Innovation Performance of that company. Contrary to what we hypothesized from literature, the results of the social systems approach indicate that the network configuration that is related to high innovation performance includes high levels of resource complementarity and goal alignment, and low levels of trust and network position strength. Instead of the social way of networking, both our quantitative and qualitative findings show that a “businesslike” approach which is focused and consistent is related to high innovation performance.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».