How do grand challenges determine, drive and influence the innovation efforts of for‐profit firms? A multidimensional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While raising concerns, the recent proliferation of grand challenges has sparked interest in the role played by innovation in causing them, and in how the attempts made to fix them may cause even greater challenges that present themselves down the line. This article provides an analysis of the bibliographic metadata, published between 2002 and 2020, focusing explicitly on the private‐for‐profit sector. By identifying common themes from 66 documents, a framework highlighting the shared concerns and research trajectories was derived. Our results are illustrated and discussed along 11 research themes. We contribute theoretically by identifying the innovation efforts of for‐profit firms that directly relate to grand challenges, through two cases of carbon capture and storage and deep‐sea mining. We conclude that a more holistic understanding of innovation and its many possible consequences needs to be developed. We highlight the limitations of perspectives that do not always take full account of the potential divergence of interests between stakeholders, and, how fuller input by a greater cross‐section of stakeholders may help identify any negative effects of innovations at an earlier stage. Informed by recent extensions of social innovation theory, we explore the potential for synthesis around a pragmatic understanding of institutions, stakeholders, and the nature and quality of ties that bind them.
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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 | 0,016 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».