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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A survey by Gary Hamel's company (Strategos) identified that over 80 percent of senior managers agreed that innovation creates a strong source of competitive advantage, and 90 percent indicated that innovation is highly valued. Yet these same companies rated themselves poorly at innovation. This paper sets out to consider behaviors and traits that will help organizations to successfully innovate. Design/methodology/approach Recent articles have attempted to use the concept of scientific DNA as a metaphor to describe characteristics of an organization. Many of these are descriptive and refer to basic core activities that managers need to concern themselves with. This article presents an analogy of DNA for the business perspective. There are certain behaviors and traits – call them innovation genes – that are foundational to innovation. It is believed that the sequence presented is this paper represents the basic building blocks for organizational innovation. Findings The paper finds that the innovation DNA sequence includes employee centric traits of knowledge management, cluster management, value management, and alignment. The context shaping innovation includes employee constituency and empowerment. The outcomes include strategic architecture to support innovation, innovation mapping of strategic initiatives, and value creation. There are competitive and positioning advantages of innovation DNA that promote a sustainable competitive advantage. Originality/value Embedding innovation DNA into the organization's fabric elevates organizations to being innovative in everything they do ‐ from knowledge management to value creation, and execution. Its application is universal as it elevates the least common denominator respecting how employees think and act; behaviors which lend life to innovation. As a result, the innovation imperative will only be as good as the organization's lowest common denominator in this respect.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle