The significance of knowledge sharing platforms for open innovation success
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to contribute to the theoretical background on how organizational change (OC) enhances open innovation (OI) processes and enables a company to reach performance results through implementing knowledge sharing platforms (KSPs). The authors aim to better understand and investigate how the changes introduced by the implementation of KSPs impact the OC and facilitate the OI process. Design/methodology/approach In this paper, an exploratory longitudinal single case study based on a variety of data sources is used: participant observations, focus group discussions and semi-structured interviews with the KSP members and top managers of a Tunisian SME operating in the dairy products sector. The open-ended responses were subsequently exposed to thematic discourse analysis. Findings The case study findings deeply explore and investigate a company’s experience in implementing OCs when using a joint-venture alliance with a French leader to develop OI. Central to this exhibit is the nature and magnitude of the knowledge sharing between the parties in the OI process, and the significant impact it had on the consumers’ reception of the new products. The outcomes show that due to the sharing of external research and development skills, the creation of the KSP has been an incentive for significant changes and customer targeting and for promoting internal absorptive capacity, minimizing complexity, uncertainty and risks and reaching performance results. Originality/value This paper provides a deep understanding of the new product development process and offers a holistic approach with respect to KSP practices. The significant impact on the consumers’ first response and the subsequent adaption of an industrially produced cheese as a subsidiary product to an existing artisan quality product are examined in this study. Examining the implementation of an OI process, this research is one of the few studies revealing the shortcomings of a former process and a subsequent adaption of a newly successful one that targets the consumers in a MENA country.
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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 | 0,014 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».