Notice bibliographique
Résumé
Purpose Academic and practitioner interest has focused on innovation as a method of competitive differentiation and as a way to create customer value. However, less attention has been devoted to developing a measure of innovation culture. The purpose of this paper is to develop an empirically‐based comprehensive instrument for measuring an organization's innovation culture. Design/methodology This paper describes a procedure which explicates the innovation culture construct, and proposes a multi‐item measure of innovation culture predicated on exploratory factor analysis. These descriptors were derived from extant literature, key informant interviews, and a survey of over 282 employees from the financial services industry. Findings Findings suggest that an innovation culture scale may best be represented through a structure that consists of seven factors identified as innovation propensity, organizational constituency, organizational learning, creativity and empowerment, market orientation, value orientation, and implementation context. Practical implications The seven‐factor model can be used both descriptively and diagnostically. Among other things, it presents a practical way to measure an organization's innovation culture, and could initially be used to establish a baseline level of innovation culture. From there, it could be used as a metric to chart the organization's efforts as it moves to engender innovation. Originality/value More effort should be devoted to developing measures to assess innovation culture specifically. This model presents an innovation culture construct that is complimentary to work that has preceded it. The findings combined with the suggestions provide an alternative perspective as a measure of innovation and extends a basic framework for further investigation.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».