Exploring Companies’ Innovation Policies in the Industrial Sector in Central and Eastern Europe
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Despite the importance of innovation, the full innovation potential of companies operating in the industrial sector of Central and Eastern Europe (CEE) seems not to have been unlocked yet. Thus, the primary purpose of the study was to explore the key elements of company innovation policies applied on the way to successful innovation. Methodology: The study is based on qualitative methods. The aim of the study has been achieved through 24 semi-structured interviews conducted with senior management, project leaders, and R&D specialists employed at companies operating in the industrial sector in CEE. The time frame covers the period of the fourth quarter of 2016 and the first quarter of 2017. Findings: Managing disruption consists of focusing on innovation development stage and following market imperatives by making the innovation try to address the market needs. Balancing portfolio requires considering product and process innovation jointly. Furthermore, 62% of the interviewees say that breakthrough innovation results ultimately from numerous incremental advancements. As far as policy integration is concerned, achieving competitive advantage through internal research is common amongst technological leaders, while market contenders turn to external cooperation. Moreover, incorporating CSV principles into the concept of innovation policy appears to be a necessity. Managing intangibilities comes down to patents. Research limitations: The research was burdened with such limitations as respondents experiencing time pressure and the use of only one source of information (the interviewees). Originality: Despite much general evidence, the study attempts to complement the rare quali tative studies on innovation in CEE. It was carried out as a response to the lack of an in-depth study covering such recurrent challenges in the field of company innovation policies as disruption, portfolio balancing, integration, intangibilities' management, and play.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».