Eco-innovation and knowledge management: issues and organizational challenges to small and medium enterprises
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The proposed methodology is based on a (global and multi-criteria) simplified environmental but thorough assessment. In this stage we do not directly give the solution to designers. It will therefore translate the results of evaluation design axes, but in general, the lines proposed are inconsistent or contradictory. Therefore, what we find is a compromise given to the solution. The challenge we are facing in an industrial reality is that one should not go for a compromise solution. TRIZ (Teorija Reshenija Izobretateliskih Zadatch) or the theory of solving inventive problems, in the field, will be reformulated and go through the contradiction matrix and then intervene with the principles of interpretation resolutions to give possible solutions. To assist small and medium enterprises (SMEs) in their product development, the objective of this paper is to propose a methodological approach named Ecatriz , that will allow us to achieve our eco-innovative goal. The applicability of this method is justified by the many contradictions in the choices in a study of the life cycle. As a starting point, a qualitative multi-criteria matrix will allow the prioritization of all impacts on the environment. A customized implementation of the inventive TRIZ ( Teorija Reshenija Izobretateliskih Zadatch , Russian acronym for theory of solving inventive problems) principles will help us choose eco-innovative solutions. To that end, we have created a new approach named Ecatriz (ecological approach TRIZ), based on a new contradiction matrix. It was tested in various contexts, such as the “24 h of Innovation” competition and eco-innovative patents.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».