Scholar's policy recommendations for open innovation in SMEs: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Small and medium-sized enterprises (SMEs) are currently showing an increasingly open innovation (OI) approach. Public policies supporting the adoption of OI by SMEs are becoming a priority for policymakers. Therefore, the aim of this article is to contribute to the literature by mapping scholars' policy recommendations for implementing OI among SMEs. Design/methodology/approach The authors conducted a systematic review of the literature (SRL) on the topic to achieve this purpose. A total of 99 academic articles were selected from the Web of Science and Scopus databases to suggest the main scholars' policy recommendations to implement OI among SMEs. Findings Results indicated that scholars' policy recommendations for OI adoption in SMEs can be organized into: research and development (R&D), networking, collaboration, knowledge and intellectual property rights (IPR), ecosystem, managerial capabilities, funding and incentives and sustainability policies. Research limitations/implications Only relevant articles about this topic have been included due to the reliance on the interpretations of the authors. The analysis of the literature revealed that the authors did not always distinguish policies dedicated to SMEs and those dedicated to large companies. Moreover, policies are not matched according to each OI dimensions (e.g. inbound, outbound and coupled OI). Originality/value The article uses a systematic literature review method that combines qualitative and quantitative analyses. This method contributes to theoretical development of OI policies dedicated, in particular to SMEs. This paper also provides policymakers and researchers with insights on the scope of OI policies that could support economic growth.
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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 | 0,077 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».