Digital Innovation & Transformation Opportunities for Researchers & Practitioners – A Structured Literature Review & Proposed Model
Notice bibliographique
Résumé
Aim/Purpose Although the latest review on digital innovation was made in 2018 (included articles up to 2017), the purpose of this study is to explore and examine opportunities for research in digital innovation and transformation for both researchers (including graduate students) and practitioners. A conceptual model is proposed. Background Digital innovation is omnipresent today, as it has penetrated deep into the structure and psyche of individuals, communities, organizations, institutions and governments. We find ourselves in a quagmire of opportunities risks and uncertainties, where ubiquitous technological interconnectedness form a new paradigm enabling industry to innovate and grow. All humanity is faced with these disruptive digital pressures. Yet, relatively there is little research done. Unfortunately, a coordinated effort for such a seriously important phenome-non does not exist. Methodology A structured literature review approach was conducted, the results of which were used for a qualitative approach, using nVivo, to extract insights and understanding. Findings This study identifies the extent of research done in the different areas of digital innovation and transformation and puts the results into perspective. Scholarly research is scarce, dispersed and diverse, lacking any direction or cohesion. Research on transformation is more than innovation and in both cases those that study their relationships with human or society are a handful. A conceptual model is proposed by integrating knowledge gained from the literature, the integral theory and the concept of impact assessment. Impact on Society This study shows that the integration of human agency digital innovation research and practice is primary. Researchers and practitioners can use the conceptual model to help them expand and extend their work.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».