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Enregistrement W4388991134 · doi:10.1111/radm.12661

Orchestrating orphan ideas in the fuzzy front end of a large firm's R&D department

2023· article· en· W4388991134 sur OpenAlexaffabout
Patrick Cohendet, Olivier Dupouët, Raouf Naggar, Romain Rampa

Notice bibliographique

RevueR and D Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Knowledge Management
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue propositionProcess (computing)Filter (signal processing)OrchestrationScope (computer science)Value (mathematics)BusinessProcess managementKnowledge managementManagementComputer scienceMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fuzzy front end is the critical initial step of an innovation process during which new ideas emerge. This step's functioning is well understood when the ideas produced are in line with the organisation's directions or roadmap. In that case, there are a variety of managerial methods available to guide, filter and control the development of ideas while reducing the associated risks. However, we know considerably less about the emergence and development of orphan ideas, that is ideas that are not aligned with the firm's strategic roadmap. Such orphan ideas are beyond the scope of managers because they are not consistent with the orientations and needs identified by the firm. The aim of this article is to start to fill this gap through the qualitative study of three unexpected ideation processes at Hydro‐Québec's research institute. Our data reveal a process characterised by a complicated intertwinement of formal and informal mechanisms and relationships. In particular, our results show that informal groups, which can be assimilated to epistemic communities, play a major role in the orchestration of the first stages of the journey of orphan ideas by taking charge of the development of the value proposition and of the idea's integration in the firm's managerial and strategic framework. Further, managing orphan ideas requires specific managerial devices and social mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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