Strategic Management of Emerging Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Innovation is widely regarded as a crucial source of competitive advantage in an increasingly uncertain environment. More recently, we have witnessed a substantial rise in interest in emerging technologies in business that have the potential to reshape the economy and boost productivity across all sectors and industries. However, achieving successful development of emerging technologies holds great uncertainty requiring strategic management. Many emerging technologies involve a direct upfront cost, while their benefits may be long-term and unquantifiable, and thus increase the level of uncertainty in establishing market relevance. More theoretical development needs to be done to link higher, macro levels to organizational and individual levels. Studying emerging technologies has critical managerial and policy implications. We are particularly interested in how the consideration of such technologies changes or challenges our theories, methods, and research questions. The proposed symposium seeks to bring together papers that address these issues. Abstraction, Knowledge Flows, and the Rapid Dissemination of Emerging Technologies Presenter: Willy Shih; Harvard Business School Complement, Substitute, or Impediment: Is Government Money Smart Money for Private Innovation? Presenter: Jason Michael Rathje; Stanford U. Presenter: Riitta Katila; Stanford U. Understanding and Managing Uncertainty Surrounding Emerging Technologies Presenter: Rahul Kapoor; U. of Pennsylvania Profiting from Enabling Technologies: A Dynamic Capabilities Perspective Presenter: David J. Teece; U. of California, Berkeley Presenter: Joshua Lathrop; Berkeley Research Group Presenter: Sohvi Heaton; LMU Autonomous Vehicle Technology's Potential to Drastically Transform the Competitive Landscape Presenter: Marvin B Lieberman; UCLA Anderson School of Management Choosing a Technology Strategy Presenter: Joshua Gans; U. of Toronto Presenter: Scott Stern; Massachusetts Institute of Technology
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».