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Enregistrement W1964450123 · doi:10.1111/j.0737-6782.2005.00129.x

Predictors of the Survival of Innovations<sup>*</sup>

2005· article· en· W1964450123 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Product Innovation Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueInnovation Diffusion and Forecasting
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptimismCLARITYNew product developmentMarketingProfit (economics)Agency (philosophy)Product (mathematics)Duration (music)BusinessActuarial scienceEconomicsPsychologySociologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the impact of key success factors on the survival of innovations that have reached the market and were developed by inventors outside of established organizations. It is of interest to learn which characteristics predict, at an early stage, the duration of the innovation's length of sales, because this duration is important to the financial success of new products. A focus on survival also can contribute conceptual clarity to the study of new product development. This study uses the Inventor's Assistance Program (IAP) at the Canadian Innovation Centre (CIC) in Waterloo, Canada, as the source of data. The CIC is a not‐for‐profit agency that provides various services to foster business development involving innovative products and services. Analysts in the IAP evaluate a specific product idea or invention on 37 dimensions before it has reached the market. The data for the present study involved these 37 variables evaluated each with a three‐point linguistic scale. As the evaluations of the criteria are subjective, they might be argued to contain inaccuracies compared to objective data. On the other hand, the analysts use multiple related measures of concepts that have been shown to increase predictive accuracy. The use of experts who are unrelated to the projects avoids decision‐making biases potentially associated with project managers' assessment of their own projects, such as unrealistic optimism. The recording of the expert evaluations of the ideas before they reached the market and independent of the measure of success, rather than using post‐project completion evaluations, eliminates measurement biases such as hindsight bias and common method variance bias. Identifying information was used in these records to conduct a telephone survey of the inventors. An exploratory method of data analysis is identified and used that distinguishes research‐appropriate constructs and their indicators in these data. Cluster analysis was performed, and survival regression correlated cluster scores with survival. Three variables were found to significantly affect survival: anticipated stable demand, price required for profitability, and technical product maturity. In addition, the degree of competition had a marginally significant effect. Because these variables can be assessed at an early stage of an inventions' development, the expected survival time for a specific invention may be computed by entering these assessment values into the described survival model. Then this and other information may be used to compute the expected return of an invention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle