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Enregistrement W4286668414 · doi:10.5465/ambpp.2022.10204symposium

Organization Learning and Search Track: Innovating Under Constraints Within and Beyond Organizational Boundaries

2022· article· en· W4286668414 sur OpenAlexaffabout
Olivia Jung, Hila Lifshitz‐Assaf, Steven Randazzo, Oguz A. Acar, Johnathan Cromwell, Thomas Gegenhuber, Jean‐François Harvey, René Lührsen, Johanna Mair, Pier Vittorio Mannucci, Marcel Planellas, Sebastian Raisch, Laura Thäter, Ivanka Visnjic

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategy and Innovation
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityHollywoodCorporate governanceManagementEconomic shortageSociologyPolitical sciencePublic relationsArtGovernment (linguistics)LawEconomicsArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium offers insights on the role of constraints in creativity and innovation processes within and beyond organizational boundaries. The presenters will share theoretical and empirical investigations of how constraints, such as time pressure, access to resources, and societal challenges affect and shape innovation processes. The research presented in this symposium will involve data collected from various research contexts, such as open innovation to solve societal problems caused by the COVID-19 pandemic in Germany and to develop medical devices to address the ventilator shortage problem around the world, teams competing in an internal innovation competition, creative teams working in the Hollywood animation industry, and creating a new culinary paradigm in fine-dining. Collectively Tackling Societal Challenges: Transcending Boundaries through Open Social Innovation Presenter: Johanna Mair; Hertie School of Governance Presenter: Thomas Karl Gegenhuber; Johannes Kepler U. Linz Presenter: Laura Thäter; Hertie School of Governance Presenter: Rene Lührsen; Hertie School of Governance Breathing Fresh Air into a Broken System: Accelerating the Innovation Process for Ventilators Presenter: Hila Lifshitz-Assaf; New York U. Presenter: Steven Randazzo; - Presenter: Olivia Jung; Emory U. A Problem Half-Solved is a Problem Well-Stated: Team Problem Discovery & Innovation Project Success Presenter: Johnathan Cromwell; U. of San Francisco Presenter: Jean-François Harvey; HEC Montreal Creative Starvation: How Resource Endowments Shape the Financial Resources-Creativity Relationship Presenter: Pier Vittorio Mannucci; Bocconi U. Pressure cooker: The role of constraints in the creation of molecular cuisine breakthroughs Presenter: Ivanka Visnjic; ESADE Business School Presenter: Sebastian Raisch; GSEM - U. of Geneva Presenter: Marcel Planellas; ESADE

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0090,022
Communication savante0,0250,026
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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