‘Closed Open Innovation’ or ‘Openly Closed Innovation’ – Which way is for world-first innovations?
Notice bibliographique
Résumé
‘Open innovation’ strategy suggests the purposive use of knowledge inflows and outflows to accelerate internal innovation, and expand the markets for external use of innovation. The literature on ‘open innovation’ tends to agree that there are two dimensions of R&D projects can be used to evaluate their openness: (1) how much it relies on external knowledge resources; and (2) if it is internally or externally developed. To date, the literature on ‘open innovation’ has neither deliberated theoretically on nor tested empirically the effects of these two dimensions simultaneously in relation to innovation outcome measures. Therefore, the aim of this paper is to fill in this research gap in both theory and empirics. My typology is theoretically based on the Schumpeterian innovation types (Mark I and Mark II) on the one hand and the rich literature on firms’ external knowledge searching on the other hand. The Closed Open Innovation refers to those innovations that are internally developed but draw heavily on external scientific/technical knowledge. The Openly Closed Innovation refers to those innovations that are externally developed but meanwhile draw mainly on internal scientific/technical knowledge. The dataset used in this study is the Canadian Technological Innovation Dataset, which was obtained from a population survey for 1635 major industrial innovations in Canada during the period from 1945 to 1980. Based on a binary logistic regression model, the results show that totally closed innovation modes were positively associated with the likelihood of an innovation being worldfirst; meanwhile, the findings reveal an overall trend that innovation modes for world-first innovation had become less and less closed and a mix of open modes had become equally effective as the closed ones.
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 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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».