Cooling off innovation hotspots: smaller businesses need to look wide and deep
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to provide evidence-based managerial advice for identifying, developing and managing a broad-based innovation system for organizations to reap optimal performance outcomes. Design/methodology/approach The general review is based upon large-scale peer-reviewed academic studies of innovation practices in organizations and their performance outcomes and synthesized here through two illustrative case studies. The first case deals with Brightsquid Secure Communications as they expanded their product-focused innovation practices to include broad-based organizational improvements, while the second case focuses on Trimet Building Products and their use of broad-based innovation to turn around declining revenue. Findings Using the SME context, this study outlines an innovation management model that highlights the importance of leadership attention on organization-wide innovation and the interdependence of investments across functions.[AQ2] To enhance their performance, SMEs must implement broad learning programs across the organization that provides formal and informal cross-training and takes a cross-functional approach to innovation and problem-solving. Originality/value Reviewing and integrating the literature on different innovation types and outcomes, this study proposes a novel broad-based innovation model that guides firms that overemphasize improvements within a single function. Further, drawing on the learning literature, this paper recommends an organizational learning and collaboration model to achieve organization-wide innovation for optimal outcomes.
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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 | 0,019 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».