Open innovation practices adopted by private stakeholders: perspectives for living labs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to explore the role of private stakeholders in the living lab (LL) ecosystem and the relationship of private stakeholders to open innovation (OI) practices. There is extensive literature on private stakeholders and OI, but seldom mention is made on the specific question of how private stakeholders integrate OI in the context of a LL. Design/methodology/approach – The authors will analyze qualitatively how private businesses that have participated in ain situopen innovation evaluate and perceived their open innovation practices. Therefore, how they relate to open innovation. Then, the authors will identify a typology of the businesses in relation to OI. Findings – The research focused on the relationship of private stakeholders to OI in the context ofin situOI activities. The results obtained are consistent with literature on OI (Chesbrough, 2003). However, there are differences: if the elements mentioned by the respondents are described in literature, their representation of OI and its components allows us to affirm that this practice is not generalised and that it is often open to interpretation. That emphasises the importance of the role LLs can play as intermediaries to accompany private stakeholders in the OI process. Private stakeholders look for a guide to develop their OI know-how and find their way in the OI ecosystem. Originality/value – The value of this paper is to bridge the research on OI done with private organisation and the research on LLs. The research literature did not pay much attention to the representation of the private stakeholders in the OI ecosystem. This paper has provided the start to open up that field.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».