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Enregistrement W2808118252 · doi:10.24840/2183-0606_006.001_0006

Linking Innovation Measurement to an Implementation Framework: A Case Study of a Financial Services Organization at the Front End of Innovation

2018· article· en· W2808118252 sur OpenAlexaff
C. Brooke Dobni, Mark Klassen

Notice bibliographique

RevueJournal of Innovation Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Plan (archaeology)Knowledge managementInnovation managementBusinessOrganizational cultureFinancial servicesMarketingPublic relationsPolitical scienceComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many organizations find themselves at the "front end of innovation", that is, they know they need to do something, but they are not quite sure what to do. Through our research, we have learned much more about the practice and implementation of innovation. For example, we have discovered that innovation is most successful if there is leadership support for a culture of innovation combined with systematic approaches to embed and reinforce innovative behaviours. This article outlines a case study of an organization in the financial services industry who began their innovation journey a number of years ago, and reports on the progress of a sustained and deliberate approach. This research highlights the relationship between an innovation cultural assessment model and its utilization as a framework to manage the implementation of activities to support the development of an innovation approach in a context specific scenario. A case study methodology was adopted that utilized an innovation culture model as a measurement tool. By actively observing the organization, including two cultural assessments over a 4-year period, the findings indicate that an innovation assessment model is useful as an approach to advance the innovation agenda in the organization. In this sense, the research findings are of interest to academics looking to conceptualize a broader implementation framework that is closely associated to the innovation measure associated with the organization. As well, practitioners looking to advance their innovation platforms will find the framework useful as they plan initiatives aimed at advancing their innovation agendas.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0140,009
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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