Secrets and knowledge management strategy: the role of secrecy appropriation mechanisms in realizing value from firm innovations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore in depth the mechanisms that organizations use to keep their innovations secret. This paper examines how, when and why secrecy appropriation mechanisms (SAMs) can enable innovators to appropriate value from their innovations. Design/methodology/approach Building from an extensive literature review of innovation and secrecy, the paper presents a number of implications for theory and research in the form of testable propositions. Findings This conceptualization proposes that SAMs can have both positive and negative effects on a number of organizational dynamics. SAMs involve tradeoffs, and the key to understanding whether they create value to organizations lies in understanding that these tradeoffs exist and the nature of these tradeoffs. Practical implications While most managers recognize the importance of secrecy in innovations, many struggle with the practical challenges of doing so. The paper presents guidance for managers to overcome these challenges. Originality/value This paper adds to previous research that has identified secrecy as an important appropriation mechanism for firms by digging deeper into the details of SAMs and exploring their sources, characteristics and effects.
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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 | 0,024 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».