Notice bibliographique
Résumé
This chapter emphasizes the importance of formally promoting close social interaction and open knowledge sharing to achieve superior innovation capability. It does so by discussing the advantages of developing Communities of Innovation and citing a case study that exemplifies these concepts. This chapter addresses the challenges and opportunities faced by businesses in today’s complex and often unpredictable business environments. For success, an organization must be able to combine and recombine their resources in novel ways, eliminating or reconfiguring resources that are no longer relevant, and acquiring new resources. An organization’s capability to change by manipulating resources continuously and rapidly—to innovate—is a competitive advantage that is not readily imitated by competitors. Innovation is critical to an organization’s viability since it enables the development and introduction of new products and services and thus enables an organization to maintain, or improve, its current business position. The chapter reviews the numerous theories of change and change management in the literature based on practice and precept. However, research shows that competitive advantage is increasingly located by authorities in an organization’s intellectual resources including the skill base, business systems and intellectual property of its employees: its Human Capital. Organizational innovation depends on the individual and collective know-how of employees, and innovation is characterised by an iterative process of people working together, sharing insights, and building on the creative ideas of one another. The chapter emphasizes that an organization’s intellectual resources have significant potential to realize innovation and change capabilities, but that the impact of these capabilities largely depends on the means of an organization to foster close community social interaction and open knowledge sharing, and to leverage its informal leadership as a precursor to and part of any related Knowledge Management (KM) initiative.Request access from your librarian to read this chapter's full text.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».