Building an Integrative Model for Managing Exploratory Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose In this paper we develop an integrated model identifying the key factors involved in managing exploratory innovation processes while also maintaining current business models and processes. Methodology/approach We first characterize the problem of innovation as consisting of “the four central problems” organizations face when trying to manage innovation processes (Van de Ven, 1986). We develop an enhanced version of O’Connor’s (2008) Discovery, Incubation and Acceleration (DIA) model by integrating elements of Sanchez’ (2012) theory of architectural isomorphism as well as Markides’ (2008) framework for strategically assessing the benefits of segregation versus integration of innovation processes. We develop and apply our model working with managers in two company contexts to assure the ability of our Integrated Model to identify key organizational and strategic variables that need to be recognized and managed in order to sustain successful exploratory innovation processes. Findings Reviews of our “Enhanced Integrated Model” with managers in the two companies suggest that our model would help them to recognize and manage key issues that were not addressed adequately in their prior efforts at exploratory innovation. Research implications and practical implications Our model building process provides a basic template for other research focused on developing normative management models through case-based research. The specific elements included in our Enhanced Integrated Models should provide managers with a useful model for managing exploratory innovation processes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».