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Enregistrement W2150630003 · doi:10.1111/j.1467-9310.2005.00389.x

Disruptive technologies, stakeholders and the innovation value‐added chain: a framework for evaluating radical technology development

2005· article· en· W2150630003 sur OpenAlexaff
Jeremy Hall, Michael J. Martin

Notice bibliographique

RevueR and D Management · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)BusinessStakeholderKnowledge managementComputer scienceEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contemporary frameworks for evaluating technological innovations contend that innovative success is dependent upon the ability of firms to acquire and assimilate new knowledge without disrupting value chain members such as suppliers, customers and complementary innovators. These frameworks, however, provide little advice on how to deal with radical, controversial innovations that may also introduce new undesirable environmental, health, and social side affects. In addition to technological, commercial and organisational uncertainties, the developers of such technology typically must resolve social uncertainties, a particularly difficult activity because of the added complexities and often conflicting and/or difficult‐to‐reconcile concerns from secondary stakeholders. Attempts must be made to address the potential unintended and unforeseen consequences of the technology, as well as its potential benefits, if it is to be successfully applied. Using Monsanto's development of agricultural biotechnology as an illustration, we suggest an evaluation framework that incorporates stakeholder theory, innovation management concepts and Popper's evolutionary learning methodology of science and its extension to social issues.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,007
Études des sciences et des technologies0,0040,015
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,276
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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations39
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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