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Enregistrement W2597339676 · doi:10.1504/ijtm.1995.025640

The new agenda for R&D: Strategy and integration

2014· article· en· W2597339676 sur OpenAlexaff
Roger Miller

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensNatural Sciences and Engineering Research CouncilUniversité du Québec à MontréalHydro-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetCertificationR&D managementQuality (philosophy)Context (archaeology)RevenueMarketingStrategic managementIndustrial organizationArgument (complex analysis)Competition (biology)Competitive advantageStructuringBusinessEconomicsManagementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The R&D game is played in different competitive contexts. A study of sixty–nine firms led to the identification of four contexts: (i) technology races, (ii) learning in technological systems, (iii) technical parity competition, and (iv) market contests. For each type of competitive context, different forms of integration of R&D into the business have been observed: (i) R&D at the science–frontier, (ii) revenue–dependency, (iii) cross–functional integration, and (iv) strategic arena R&D. The quality movement has found successive applications in manufacturing, marketing and new product engineering. Recently, the requirement by many clients that suppliers be certified by third parties and the need to improve the performance of R&D raises the question of the applicability of quality approaches to R&D. Our argument is that the quality movement is applicable to R&D as it brings a new cognitive mindset to the concern of managing R&D effectively. Firms stand to gain enormously from R&D functions that operate with high levels of awareness and strategic orientation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,024
Communication savante0,0320,024
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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