The role of corporate incubators as invigorators of innovation capabilities in parent companies
Notice bibliographique
Résumé
Companies need to rethink their innovation strategies in an increasingly disruptive business environment. The long-term success of large established companies depends not only on their ability to leverage their current capabilities and improve efficiency but also on taking risks and exploring unknown areas. To meet this challenge, established companies are increasingly relying on corporate incubators to fuel innovation and growth with entrepreneurial mindset. Drawing on Zollo and Winter's (Organization Science_13:339-351, 2002) deliberate learning model in conjunction with Christensen's [Christensen, C.M., Anthony S.D., and Roth E.A, Seeing What’s Next? Using the Theories of Innovation to Predict Industry Change, 2004] resource-processes-values (RPV) theory, this paper attempts to answer the question “how can the entrepreneurial mindset fostered in corporate incubators drive the innovation capabilities in parent companies?” The study of four corporate incubators set up by companies from different industries reveals several factors that enable the entrepreneurial spirit fostered by corporate incubators to boost the innovation capability in their parent companies. These factors comprise the recruitment of employees with entrepreneurial potential, investments in knowledge articulation and codification, and a leadership that legitimizes the incubator as a means for the company to develop new ideas and provide support to entrepreneurs inside the organization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».