Design‐Led Innovation: A Framework for the Design of Enterprise Innovation Systems
Notice bibliographique
Résumé
Innovation is not business as usual. Many enterprises struggle to build the systems necessary to consistently deliver new and improved sources of value to customers and stakeholders. Through a thematic analysis, expert interviews, systems mapping, and a case study with the $100B Ontario Municipal Employees Retirement System (OMERS), this paper presents a framework for the design of enterprise innovation systems, called the innovation systems design cycle (ISDC). To apply the ISDC, innovators iteratively plan, build, check, and refine innovation systems. The ISDC framework is detailed with new models exploring innovation system mapping and implementation, modes to assess and compare an innovation system’s development, and configurations to support rapid, adaptable design. Together they support innovators of all experience levels in applying the ISDC to design more resource‐efficient innovation systems with a greater capacity to shape an innovation ecosystem and avoid enterprise disruption. The ISDC can be used to build or enhance an innovation system, benchmark performance, frame best practices, quantify value creation potential, demystify innovation systems design, and democratize innovation across not‐for‐profits and other organizations towards a more just, democratic, and sustainable collective future.
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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 | 0,018 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».