Notice bibliographique
Résumé
If we observe top companies in any industry, we notice they have one thing in common: innovation. Successful business leaders recognize when the same ideas and methods used before aren’t working anymore. Smart, innovative approaches are needed for our hybrid working environment. The ABCD business model shows that present organizations spend the majority of their time on activities related to business administration (A) and doing repetitive work (D). The rest of the time is allocated to dealing with crises (C), and only nominally to improving the ways business is done (B). Digital transformation, competition, and the need for organizations to leverage technology and innovation in the future will ‘force’ organizations to maintain A, increase B, and (strategize how to) decrease C and D. Two initiatives will be unpacked and common elements will be identified as indicators in improving B. Five ways to change the game and become a human-focused organization that promotes innovation are proposed based on our learnings: People: Encourage a growth mindset of continuous learning, creativity in how problems are solved, and flexibility how work gets done Encourage innovative thinking; create innovative groups Build skills, e.g., analytical thinking, innovation, creativity, and initiative Workplace: Design a psychologically safe culture, where people are included, can learn, have a sense of belonging, are appreciated, and valued for who they are and what they contribute and challenge. Technology: Create an experimentation lab to TRY-TEST-ADAPT in rapid cycles to learn and fail/learn fast or advance the innovation. We are faced with multiple, messy issues that require out-of-the-box thinking and innovative solutions. Capturing lessons learned can build leading indicators that will help improve B. A simulation dashboard that quantifies the change is an innovation tool we plan to develop.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».