Explicating the role of innovation intermediaries in the “unknown”: a contingency approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Innovation intermediaries have become key actors in open innovation (OI) contexts. Research has improved the understanding of the managerial challenges inherent to intermediation in situations in which problems are rather well defined. Yet, in some OI situations, the relevant actor networks may not be known, there may be no clear common interest, or severe problems may exist with no legitimate common place where they can be discussed. The purpose of this paper is to contribute to the research on innovation intermediaries by showing how intermediaries address managerial challenges related to a high degree of unknown. Design/methodology/approach The authors draw upon the extant literature to highlight the common core functions of different types of intermediaries. The authors then introduce the “degree of unknown” as a new contingency variable for the analysis of the role of intermediaries for each of these core functions. The authors illustrate the importance of this new variable with four empirical case studies in different industries and countries in which intermediaries are experiencing situations of high level of unknown. Findings The authors highlight the specific managerial principles that the four intermediaries applied in creating an environment for collective innovation. Originality/value Thereby, the authors clarify what intermediation in the unknown may entail.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».