Lean Startup Practices: Operationalizing the Technological Business Planning Process in an Academic Environment
Notice bibliographique
Résumé
The generation of innovation in the academic environment involves the development of technology/product, technological transfer and business, which together make up the Technological Business Planning Process (TBPP). This process can be divided into three stages: world of technology (initial stage), world of transition from technology to product and business (intermediate stage), and world of business (final stage). In this context, there is the Lean Startup (LS) methodology, which comprises a set of potential practices to facilitate the operationalization of these stages of development. However, the existing literature is incipient and lacks guidance on the LS practices with the greatest potential to contribute to each of these stages, which constitutes a theoretical gap. Thus, this research aims to identify the LS practices most used by researchers-entrepreneurs in the different stages of the Technological Business Planning Process. The methodological approach used was the case study in an important Brazilian public university. In this context, nine innovation projects in the process of generating technological business were analyzed. The results show four main contributions: i) the practices contributed mainly to the intermediate phase of the TBPP; ii) BMC and MVP were considered the most important practices to operationalize TBPP; iii) the LS practices contributed significantly to the knowledge management between team projects; and iv) the combined implementation of the practices highlighted the benefits for TBPP. This study contributes to technology innovation management in the academic environment and provides some gaps that can be developed in future works in technological projects context.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».