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Enregistrement W4245727347 · doi:10.32920/14651643.v1

Defining obstacles & opportunities for innovation in the Canadian retail sector

2021· preprint· en· W4245727347 sur OpenAlexaffabout
Sean Sedlezky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindsetBusinessMarketingVendorPerspective (graphical)Product (mathematics)Qualitative researchProduct innovationOpen innovationMeaning (existential)Process (computing)Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis examines how retailers approach innovation and strategic decision making. While there is vast prior research about innovation across different sectors, until recently, the perspective of retailers was under-represented in the literature. Where it does exist, the focus has typically been on product manufacturing or process improvements through technology or partnering with their vendor community, rather than an exploration of how retailers think about and develop innovation strategy internally. In some cases, prior research has identified what retail executives say about innovation. However, their words appear at times to be inconsistent with their actions, perhaps due to the wide spectrum of how each interprets the meaning of innovation. Thus, interviews were conducted with 14 experts who offer considerable experience and a broad perspective on the Canadian retail industry as consultants and partners. The purpose of this inductive, qualitative study was to identify what potential industry-specific and internal obstacles to innovation retailers may wish to consider in the future. Results have led to seven emergent themes classified as “legacy issues”, “daily business”, “risk avoidance”, leadership”, “sharing culture”, “unseen technology” and “customer focus”. The barriers or obstacles noted within each theme suggest several potential opportunities for retailers to encourage a more innovative mindset within their organization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,236
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,061 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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