Notice bibliographique
Résumé
Many executives see innovation as an unmanageable process, riddled with risks. The research we conducted with the Industrial Research Institute, interviewing over 200 vice-presidents of research and development and chief technical officers in many sectors around the world, yields a more nuanced view. Innovation becomes manageable once managers move away from normative prescriptions that view the process as uniform and recognise that different rules and practices apply to different circumstances. Our argument is that clusters of interdependent firms contributing to the building of a set of interacting products and services tend to self-organise themselves into distinct and relatively persistent "games of innovation". Such games operate at a meso level of analysis, grouping together many complementary agents, such as competitors, suppliers, public regulators, universities, innovation-support agencies, and venture capitalists. Six games of innovation, each with a distinct set of rules for innovating, have been identified around value-creation exchanges between buyers and sellers. Three games focus on market creation: "patent-driven discovery", "systems integration" and "platform orchestration". Market maintenance games are "cost-based competition", "systems extension and engineering" and "customised mass production". The perspective proposed in this paper recognises that heterogeneous innovation patterns and strategies can coexist within a single industrial sector and that the same game can be played in many sectors. Specific conditions call for distinct rules and practices. Customer expectations, for example, are central in some games but almost irrelevant in others. Rules for managing innovation are neither generic best practices that can be applied universally nor narrow industry recipes. They are game- and role-specific ways to create and capture market value.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».