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Enregistrement W4387188737 · doi:10.1002/9781119987635.ch3

Strategic Roadmapping for Technological Change

2023· other· en· W4387188737 sur OpenAlexaff
Eduardo Ahumada‐Tello, Oscar Omar Ovalle‐Osuna, Richard Evans

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessNew product developmentProduct (mathematics)Intellectual capitalCreativityProcess (computing)Strategic planningStrategic managementTechnological changeTechnology strategyIndustrial organizationInnovation managementProcess managementMarketingEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The modern-day industry has become increasingly turbulent, requiring firms to create a long-term vision that innovates their internal and external processes. Firms, nowadays, must consider strategic and technological growth as fundamental factors for cultural change and a source for decision-making. Achieving this requires the creation of differentiated strategies involving the development or acquisition of intangible assets, which depend on the innovation and creativity capabilities of the firm. Such assets include patents, engineering designs, and technological improvements to existing products. The intellectual capital of firms offers the most significant value to the economic development of modern society, and as we enter the Industry 4.0 era, firms possessing substantial intellectual capital are considered knowledge-based firms. Roadmapping is a critical tool that allows firms to develop products with short, medium, and long-term objectives, allowing them to engage their stakeholders throughout the entire lifecycle of a product. As product managers, we use technology roadmaps to steer our firms toward their strategies and to establish milestones for product development that will prepare us for meeting market and consumer requirements. This chapter outlines some traditional management strategies (e.g. strategic planning and direction, business models, technological management, and process analysis) to enable the creation of technology roadmaps, including a set of actions. A structured sequence of actions is proposed to develop indicators linked to specific technologies depending on the problem(s) being experienced by firms. Such indicators aim to improve the competitiveness of the firm. The proposed approach applies holistic strategies, which include internal and external analysis; part of this approach involves examining the existing capabilities and skills of the firm and the marketplace competition to better position the firm in the market. Finally, the social impact and cultural change required by a firm for planning a strategic approach are explained, including competitive, holistic, and influential entities in its environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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.

Tête enseignante Opus0,458
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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