The innovation development process of Michelin‐starred chefs
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to compare and contrast the innovation process described by Michelin‐starred chefs with existing theoretical innovation process models. Design/methodology/approach Semi structured interviews with Michelin‐starred chefs in Germany were conducted to better understand the underlying factors and dimensions that describe process practices. A sample of 12 Michelin‐starred chefs awarded one, two or the maximum of three stars were interviewed about how they develop new food creations in their restaurants. Findings Research results indicated that the development process of Michelin‐starred chefs has similarities and differences to traditional concepts of new product development. Michelin‐starred chefs' innovation processes do not include a business analysis stage and because of the simultaneity of production and consumption and the importance of human factors in service delivery, employees play a more important role in fine dining innovation than in other product innovation situations. Furthermore, Michelin‐starred chefs' innovation processes do not implement an all‐encompassing evaluation system. Research limitations/implications The study was conducted in only one country and on a small sample. Based on an analysis of the findings, the innovation development process of Michelin chefs can be broken down into seven main steps. Originality/value The present study expands the scope of hospitality innovation research and the findings have not only important implications for high‐end restaurant settings but also other restaurant segments, and other hospitality service endeavors.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».