Moving toward responsible value creation: Business model challenges faced by organizations producing responsible health innovations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Responsible Research and Innovation (RRI) seeks to steer innovation toward important societal challenges and, by doing so, calls for entrepreneurial activities that create economic, social, and environmental value. Nonetheless, little is known about the way different types of organization can produce responsible products and services and the challenges they face when implementing new business models remain largely uncharted. By linking the RRI and the business model literatures, the aim of this article is to generate a better understanding of the challenges underlying responsible value creation. To do so, we approach the business model as a dynamic construct that crosses organizational boundaries and develop an empirically grounded multilevel model that links entrepreneurs' practices (micro‐level), organizational management (meso‐level), and innovation system dynamics (macro‐level). Our multiple case studies include for‐profit and not‐for‐profit Canadian and Brazilian organizations (n = 16) engaged in the production of responsible health innovations and explore the following research questions: “What business model challenges do these organizations face in their attempt to produce responsible innovations? How do these challenges affect the implementation of their business model and capacity to achieve responsible value creation?” Our findings focus on cross‐case commonalities that clarify how specific business model components are dynamically adapted in response to eight micro‐, meso‐, and macro‐level business model challenges, while the organizations' capacity to adequately align these components remains precarious. Our study provides innovation management scholars with an empirically grounded model that brings conceptual clarity to responsible value creation. This groundwork may foster cumulative knowledge growth on the way RRI‐oriented organizations can orchestrate their activities toward responsible value creation, which simultaneously requires individual entrepreneurial skills, organizational capacities, and the support of other innovation stakeholders.
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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 | 0,035 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,015 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».