MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2167158498 · doi:10.1111/j.1467-9310.2006.00449.x

The front end of innovation in an era of industry convergence: evidence from nutraceuticals and functional foods

2006· article· en· W2167158498 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueR and D Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvergence (economics)Context (archaeology)Industrial organizationTechnological convergenceNutraceuticalBusinessMarketingEmpirical evidenceDatabase transactionResource (disambiguation)Value (mathematics)EconomicsComputer scienceTelecommunicationsGeographyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industry convergence, defined as a ‘blurring’ of boundaries between industries, induced by converging value propositions, technologies and markets, appears to be a pervasive phenomenon leading to the emergence of inter‐industry segments. A current example of convergence can be witnessed in the nutraceuticals and functional foods sector, emerging at the boundary between the food and pharmaceutical industries. Not only technologies blur, but there is also a convergence of demand structures: consumers try to satisfy different needs in one transaction. In this context, this paper explores how actors from different industry‐specific resource backgrounds can engage in an innovative activity requiring new technological and marketing competences. Given that absorptive capacity is limited by existing competences, this paper asks how organizations with different R&D competences are able to seize opportunities for innovation emerging from convergence. Empirical findings based on primary data collected from 54 R&D projects of a nutraceutical cluster show that there are different approaches of front end decision making: while some firms follow existing processes for front end decision making, others leave existing paths and need partners to fill in gaps already identified at the front end of innovation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,232 · 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