The organisation of innovation in the wine industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to contribute to the debate on the spatial organisation of the open innovation model in the wine industry in Canada. Design/methodology/approach The paper employs a micro‐firm level survey among 146 wine firms in Canada. Descriptive and non‐parametric tests are used in the analysis. Findings The results on the occurrence of collaborations depict modest collaborative activities with external sources. Most of the collaborations and information are sourced locally because the local climate and growing conditions are so specific that alternative sources and collaborations are less relevant. The results also show that the firm's openness strategy has a weak influence on innovation capacity but firms that introduce more innovations are those that embrace an open innovation strategy to a greater extent than the less innovative. Research limitations/implications The number of respondents is still limited (i.e. about 150). Moreover, only the relationship between some firm‐specific factors related to innovation and the degree of openness is studied. Practical implications The paper provides managerial implications because it suggests that firms adopting an open innovation strategy through collaborations have a higher impact on innovation development by means of introducing new types of innovation and on R&D activities. Originality/value The paper introduces the spatial dimension of the open innovation strategy in the wine industry in order to understand the link between the geographically‐dispersed open innovation networks and their impacts on innovation capacities and innovation development of winery firms.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».