New paradigms for the future: keynote perspectives from The R&D Management Conference 2008
Notice bibliographique
Résumé
The R&D Management Conference 2008 theme of ‘emerging and new approaches to R&D management’ sought to draw out how R&D-based organizations today are changing the way they manage (in terms of novel approaches, techniques, models and tools) in face of the challenges and opportunities presented in the current environment. Six keynote presentations by executives, representing both the public and private sectors, elaborated on the following subjects reflecting their experiences on the theme: hyperconnectivity and changing R&D tenets, accelerating discoveries in human health via open access public-private partnerships, role of government in bridging the innovation gap, building sustainability and innovation in a traditional resource sector, R&D management in the aerospace sector, and leveraging diversity to build a culture of innovation. Their presentations highlighted amongst other things – global trends that are affecting how R&D organizations are operating, economic imperatives driving change in business models, working through partnerships within an open innovation environment, and leveraging the diversity presented by an increasingly globalized R&D workforce for success. Within these presentations are also challenges to researchers to generate new thinking to address current and future problems presented by the R&D environment. The keynote perspectives are summarized in this paper.
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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 | 0,021 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,038 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».