MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135946263 · doi:10.1142/s1363919621500638

UNDERSTANDING THE SPECIFIC CHARACTERISTICS AND DETERMINANTS OF OPEN INNOVATION IN SMALL AND MEDIUM-SIZED ENTERPRISES: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

2021· article· en· W3135946263 sur OpenAlexaff
Carène Tchuinou Tchouwo, Diane Poulin, Sophie Veilleux

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovation Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalityPaceOpen innovationBusinessMarketingIndustrial organizationKnowledge managementSociologyComputer scienceSocial scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open Innovation (OI) assumes that businesses combine external and internal ideas as the primary means to accelerate internal innovation or access the market to commercialise their technologies. In the last decade, research interest has increased towards understanding OI in small and medium-sized enterprises (SMEs). Given the fast pace with which the literature has been developing in this area, there is a strong need to revisit the literature to investigate nuances, ambiguities and differences of opinion. This paper aims to systematically review OI in SMEs and survey the current state of his characteristics and determinants. 130 papers published in peer-reviewed journals are analysed. Findings suggest OI in SME differs considerably from OI in a large business, in terms of characteristics and determinants. The originality of the paper is rooted in the conceptual framework that illustrates how characteristics and determinants of OI in SME relate to each other in terms of input-output.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0250,024
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Innovation ManagementMême sujetOpen Source Software InnovationsTravaux en français237 207