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Enregistrement W2104022334 · doi:10.1111/jpim.12009

How Formal Control Influences Decision‐Making Clarity and Innovation Performance

2013· article· en· W2104022334 sur OpenAlexaff
Carsten Schultz, Søren Salomo, Ulrike de Brentani, Elko J. Kleinschmidt

Notice bibliographique

RevueJournal of Product Innovation Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYControl (management)BusinessProcess managementKnowledge managementComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementing formal planning instruments such as the stage‐and‐gate‐type system (SGS) and project management (PM) have long been seen as the key to new product development (NPD) success. They create the structure needed for managing NPD activities, supporting coordination among functional groups, reducing uncertainty and error, and assuring time and cost efficiency. But recent research presents ambiguous results, suggesting that SGS and PM as formal controls can also have a negative effect. Integrating ideas from three literatures—i.e., NPD management, organization control theory, and technical control theory—the present study assesses NPD programs in terms of three perspectives: (1) the formal control mechanisms used for managing NPD programs—specifically SGS, which is mainly seen as a higher organizational level approach used for guiding and implementing a portfolio of NPD projects, and PM, which is a precise formal control mechanism relevant for managing specific problems at a single project level; (2) the immediate outcome of the application of formal controls, i.e. decision‐making clarity (DMC); and (3) degree of NPD innovativeness, a key contingency hypothesized to impact the efficacy of formal controls. For the empirical analysis, data are collected through a survey of 162 corporate NPD programs (Austria and Denmark, manufactured goods and services) where a total of 1274 respondents provide information relevant to their position. Hierarchical regression analysis is used to test the relationships. Results indicate that the performance effect of NPD formal control is fully mediated by DMC. Further, of the six hypothesized outcome relationships, four are fully supported. Both SGS and PM are effective systems for managing NPD when degree of innovativeness is not taken into account. PM, however, loses its efficacy at higher degrees of NPD program innovativeness while SGS continues to work at achieving positive DMC at the radical end of the innovativeness spectrum. Analysis of interaction effects indicates that for more innovative NPD programs, best results are achieved when companies implement an interactive system of both SGS and PM, where the two systems complement each other.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,228 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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