MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3045733266 · doi:10.5465/ambpp.2020.14748symposium

How Do Different Concepts of Time Further Our Understanding of Managing and Organizing Innovations?

2020· article· en· W3045733266 sur OpenAlexaff
Juliane Reinecke, Raghu Garud, Davide Ravasi, Majken Schultz, Natalie Slawinski

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemporalityVariety (cybernetics)NegotiationComputer scienceOrder (exchange)Data scienceThrough-the-lens meteringManagement scienceEpistemologyKnowledge managementSociologyLens (geology)Artificial intelligenceEngineeringSocial scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The symposium establishes a discussion that unfolds the role of temporality in managing and organizing for innovations. Innovations cannot be defined by a clear beginning or an end but are rather processual, nor are they linearly developing due to their temporal complexity shaped by the multiple temporal rhythms, paces, and experiences, building on both past, present, and future. By adopting an inter-temporal lens on innovations, exploring and interweaving a variety of temporal perspectives, recent studies of innovations analyze the iterative processes by which actors interpret, negotiate, and enact different combinations of past knowledge and future projections in the present in order to manage future trajectories. Each panelist will elaborate on various aspects of the emerging inter-temporal approach to innovations. Whereas, the discussion aims to bring together these perspectives reflecting on the implications that an inter-temporal view adds to the managing and organizing for innovations in different empirical fields.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAcademy of Management ProceedingsMême sujetBusiness Strategy and InnovationTravaux en français237 207