Development of a Digital Innovation Framework that is Renowned Globally
Notice bibliographique
Résumé
The evolvement of the digital era/Industry 4.0 forces us to think differently about our life, new product development, new manufacturing environment, new communication procedures and even new ways of managing innovation in today's digital era. Industry 4.0 shifts the manufacturing lines’ dynamics and improves organisations’ profit. Innovative management substantially changes the world's smart transformation perspective in the manufacturing and services industries. Very little research was found on the digital era implication on innovation management. Therefore, this paper aims to develop a digital innovation framework that considers almost the globe's involvement during the development and validation stages. This includes seven prestigious countries from the major parts of the world, namely; the UK, UAE, USA, Germany, Japan, China, and Canada. The proposed innovation framework was developed based on the practitioner's contributions from these seven countries, considering the impact of digitalisation-push and the demand-pull as main criteria, with many sub-criteria associated with each main criterion. The framework is then validated through a comprehensive questionnaire administrated by the practitioners from each of the mentioned seven countries using the Analytical Hierarchy Process (AHP), which has the flexibility to combine quantitative and qualitative mixed-methods and is used to collect data and carry out a pairwise-comparison between main criteria and sub-criteria. Moreover, the proposed framework provides the innovation processes required to handle the demand-pull and consider the digitalisation push.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».