MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3045708691 · doi:10.5465/ambpp.2020.18077abstract

Innovation Potentiality: Measuring Organisational Innovation Potential in the Canadian Public Sector

2020· article· en· W3045708691 sur OpenAlexaboutno aff
Jo’Anne Langham, Neil Paulsen

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitStatus quoBusinessPublic sectorPoliticsPublic relationsKnowledge managementMarketingPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishing a design and innovation (D&I) capability within a public sector organisation takes serious commitment and sponsorship from senior management. The leadership must commit to structural, political and cultural changes for the capability to succeed. When effective, design and innovation may cause disruption in current operational practices; become a catalyst for change; and challenge the powerful status quo. Such purposeful disruption can lead to significant progress and advancement for the organisation. However, these capabilities can often flounder due to insufficient preparation and lack of genuine dedication and endurance to overcome the obstacles that are inevitably encountered. This paper proposes a measurement model to evaluate the organisational readiness for D&I in public sector organisations. It is tested using the department of Innovation, Science and Economic Development (ISED) in Canada. The final score of 61.38% as the organisation’s innovation potential shows an organisation wanting to innovate but struggling with the appropriate implementation mechanisms and cultural norms. Through understanding the strength of factors contributing to the incorporation, practice and management of D&I, organisations can increase the probability of success and growth of these capabilities. Practical implications for organisational structures and operating models related to D&I are discussed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,010
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,227
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetConstruction Project Management and PerformanceTravaux en français237 207