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Better by Design? Capturing the Role of Design in Innovation

2006· article· en· W28173655 sur OpenAlexaboutno aff
Meric S. Gertler, Tara Vinodrai

Notice bibliographique

RevueZhonghua er ke za zhi = Chinese journal of pediatrics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Industries and Urban Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSophisticationProcess (computing)Knowledge managementVariety (cybernetics)Value (mathematics)CreativitySet (abstract data type)BusinessOpen innovationMarketingComputer scienceSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The essence of innovation is the process of bringing to market new products or processes which, if successful, generate new economic value. Traditionally, we have come to view this process as one in which the primary inputs are scientific, technological, or commercial. Scientists working in university, corporate or public labs generate new knowledge in a variety of forms that may lead to commercializable outputs. Institutions of higher learning produce highly qualified personnel who transmit knowledge in embodied form throughout the economy, enhancing the innovative capacity of firms. Engineers, technical workers and organizational specialists develop new production processes and improvements to existing processes. Interaction with customers and suppliers provides important knowledge inputs that further contribute to the innovation process. Despite the increasing sophistication in our ability to conceive of and measure innovative activity – inputs, interaction, and outputs – the traditional approach fails to capture an important dimension of the innovation process that leads to the creation of economic value: design. This paper reviews the accumulated evidence – both quantitative and qualitative – that documents the growing importance of design as a key input in the innovation process and as a source of value added in a wide range of sectors. We review a set of conceptual arguments that help us understand the more fundamental transformation underlying these recent empirical trends. Included here is a set of recent literatures on the ‘cultural economy’ and creativity, as well as a related literature on the ‘business of design’. We demonstrate that design employment is growing more quickly than the labour force as a whole, and document how the design workforce is becoming more widespread in a wide range of sectors right across the economy, although its geographical distribution is strongly concentrated in larger metropolitan areas. The rise of design as a source of innovative content and economic value also poses significant challenges for the measurement and statistical documentation of innovative activity. We enumerate these challenges and suggest some strategies for modifying existing innovation surveys to capture the role of design in the innovation process. Our analysis is informed by a recent study of employment dynamics, contracting relationships, freelance activity, and longitudinal mobility in industrial and graphic design in the Toronto economy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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