Notice bibliographique
Résumé
Effective innovation management in knowledge- and technology-intensive industries such as the Life Sciences critically depends on the appreciation of organizational intangibles as key factors in innovation processes. Furthermore, successful innovation processes in these industries critically depend on cooperation across actors and disciplines. Collectively referred to as the organization’s intellectual capital (IC), intangibles entail the non-physical, non-monetary means that are available to the organization through its employees, organizational structures, and external relationships. Management of IC is complicated due to the complex, elusive, and context-specific nature of organizational intangibles, making it difficult to identify, appropriate, and effectively utilize valuable intangibles in cooperative innovation processes. Building on previous studies into innovation barriers, drivers, and appropriability challenges in PharmaNutrition and the Life Sciences more broadly, this thesis focuses on the dynamics of IC within these industries, aiming to advance the utilization of intangibles for cooperative innovation. A sequential research strategy was implemented, combining a multiple desk study design with a multiple case study design to first synthesize applicable conceptual frameworks and models for innovation and organizational IC (desk studies), and then apply these concepts to different Life Sciences contexts (case studies). A total of nine individual studies were conducted and together answered the central research question: How can we advance the management of organizational intangibles for cooperative innovation in the Life Sciences?
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,016 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».