New Product Development as a Complex Adaptive System of Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Early research on new product development (NPD) has produced descriptive frameworks and models that view the process as a linear system with sequential and discrete stages. More recently, recursive and chaotic frameworks of NPD have been developed, both of which acknowledge that NPD progresses through a series of stages, but with overlaps, feedback loops, and resulting behaviors that resist reductionism and linear analysis. This article extends the linear, recursive, and chaotic frameworks by viewing NPD as a complex adaptive system (CAS) governed by three levels of decision making—in‐stage, review, and strategic—and the accompanying decision rules. The research develops and presents propositions that predict how the configuration and organization of NPD decision‐making agents will influence the potential for three mutually dependent CAS phenomena: nonlinearity, self‐organization, and emergence. Together these phenomena underpin the potential for NPD process adaptability and congruence. To support and to verify the propositions, this study uses comparative case studies, which show that NPD process adaptability occurs and that it is dependent on the number and variety of agents, their corresponding connections and interactions, and the ordering or disordering effect of the decision levels and rules. Thus, the CAS framework developed within this article maintains a fit among descriptive stance, system behavior, and innovation type, as it considers individual NPD processes to be capable of switching or toggling between different behaviors—linear to chaotic—to produce corresponding innovation outputs that range from incremental to radical in accord with market expectations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| 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 ».