Building trust in multi-stakeholder collaborations for new product development in the digital transformation era
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study aims to explore the critical approaches adopted by innovative organizations and to build an environment of trust between the multiple stakeholders collaborating for new product development (NPD). Design/methodology/approach A qualitative research approach is adopted in this study. Fifteen semi-structured interviews were conducted with experts from the wood product industry in Quebec, Canada. These organizations have successfully adopted the latest technological developments and have developed a strong collaboration with their stakeholders. Findings The study identified eleven strategies for the innovative organizations that included early involvement of the stakeholders in the design process, developing long-term relationships and fostering a transparent environment using Industry 4.0 technologies. A novel framework for using this strategy is presented with three stages of application, namely, planning, enactment and review. Practical implications Inter-organizational collaborations in NPD are more successful when imbued with trust. The NPD strategies must allow innovative organizations to achieve a balanced ecosystem in which value created through the adaption of new technology can be thoroughly captured through commercialization on time with no field failure. Originality/value The study adds to the body of knowledge in stakeholder theory and NPD research and practice.
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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 | 0,049 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».