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Enregistrement W3156148483

Creating New Products from Old Ones: Consumer Motivations for Innovating Autonomously from Firms

2019· article· en· W3156148483 sur OpenAlexaff
Karen Robson, Matthew Wilson, Leyland Pitt

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrder (exchange)BusinessContext (archaeology)MarketingInterpretation (philosophy)Task (project management)Knowledge managementComputer scienceEconomicsManagement
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research provides knowledge and builds theory related to how and why consumers engage in unsolicited innovation with existing products in order to create new ones. Specifically, this research presents an in-depth qualitative exploration of the motivations consumers have for innovating with existing offerings, of their reasons for innovating autonomously from the organization(s) linked to the source material of their innovation, and of their interpretation of the overall context in which they engage in innovation. This paper reveals that there are two main types of ‘creative consumers’ – those who innovate with products in order to solve problems or needs, and those who innovate with products for the sake of creative exploration. Conceptualizations of consumer behavior as either predominately utilitarian (i.e., task-related and rational) or as hedonic (i.e., fun or pleasurable) can be applied to understand innovation by these consumers. In addition, this research reveals that these consumers generally do not have relationships with the firm associated with the source material of their innovation because they do not perceive a benefit to such a relationship. They are indeed enabled by access to technology and by the digital environment more generally. Implications for managers are discussed. This research provides depth and insight on current understanding of the motivations consumers have for innovating with offerings despite not being invited or encouraged to do so by firms.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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