Investigation and evaluation of key success factors in technological innovation development based on BWM
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
Developing innovation, based on knowledge and technology, as a driving force of the economy, is necessary for survival and is required in having strong interactions within the globalized world of business. Innovation and technology development require an intertwined network of organizational interactions between public and private sector. The activities and interactions of these firms are the reasons for innovation development in the framework of innovation systems. Following strategies is of crucial necessity and importance in industries such as aerospace and remotely-piloted helicopters (RPH) with their complex characteristics, costly and time-consuming processes. Understanding the business environment and identifying the success factors is a significant step towards adopting innovative strategies and planning for technology development. The aim of this article is to evaluate the key success factors in technological innovation development of remotely-piloted helicopters (RPH) industry. The methodology used in this article is Best-Worst method which is considered as one of the most prominent and effective MCDM methods. Based on a case study and by reviewing the extant and relevant literature, the key success factors of technological innovation development of remotely-piloted helicopters (RPH) industry in Iran were identified. Then by applying the "Best-Worst" method and the experts' opinions, the key success factors were analyzed and prioritized. Finally, some suggestions are made by considering the results of the study.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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