Notice bibliographique
Résumé
Measuring innovation is a challenging but essential task to improve business performance. To tackle this task, key performance indicators (KPIs) can be used to measure and monitor innovation. The objective of this study is to explore how KPIs, designed for measuring innovation, are used in practice. To achieve this objective, the author draws upon literature on business performance in accounting and innovation, yet moves away from the functional view. Instead, the author focuses explicitly on how organizational members, through their use of KPIs in innovation, make sense of conflicting interpretations and integrate them into their practices. A qualitative in-depth case study was conducted at the innovation department of an organization in the process industry that operates production sites and sales organizations worldwide. In total, 28 interviews and complementary observations were undertaken at several organizational levels (multi-level). The empirical evidence suggests that strategic change, attributed to commoditization, affects the predetermined KPIs in use. Notably, these KPIs in innovation are used, despite their poor fit to innovation subject to commoditization. From a relational perspective, this study indicates that in innovation, KPIs are usually complemented by or supplemented with other information, as stand-alone KPIs exhibit a significant degree of incompleteness. In contrast to conventional studies in innovation and management accounting, this study explores the use of key performance indicators (KPIs) in innovation from an interpretative perspective. This perspective advances our understanding of the actual use of KPIs and uncovers the complexity of accounting and innovation, which involve numerous angles and organizational levels. Practically, the findings of this study will inform managers in innovation about the use of KPIs in innovation and the challenges individual organizational members face when using them. In innovation, KPIs appear to be subjective and used in unintended ways. Thus, understanding how KPIs are used in innovation is a game of reading between the lines, and these KPIs can be regarded as misfits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».