New Frontiers in Innovation Research
Notice bibliographique
Résumé
Innovation has been a significant and widely studied topic in strategy and management research for decades, yet certain crucial phenomena and related theoretical questions remain unexamined, creating opportunities to explore new frontiers in innovation studies. This symposium brings together a unique set of papers that explore new perspectives on understanding various aspects of innovation, providing implications for both future research and practice. Specifically, the first paper differentiates between research and development to discern the distinct impacts of organizational structure on R&D: centralization of development is related to reduced duplication of development effort; however, the likelihood that a given invention being commercialized is lower in centralized development compared to decentralized development. The second paper proposes managerial prosocial preferences, specifically the inclination to avoid harming employees, as a negative antecedent to firm investment in automation and AI innovation. The third paper studies the fast-growing call for firms’ environmental innovations and delves into a paradox concerning the effect of institutional pressures—normative institutional pressures incentivize firms to innovate, but they also motivate them to shift focus toward short-term “brown” innovations, rather than long-term “green” innovations. The last study moves beyond the conventional binary choice between trade secret and patent protection, investigating vagueness as a novel patenting strategy in response to the desire to withhold technological information. As a set, these papers offer fresh insights into understanding the creation, adoption, commercialization, and protection of innovation, shedding new light on expanding the frontier of innovation research. Innovation and Commercialization as a Function of the Organization Structure of Development Author: Jiho Yang; Imperial College Business School Author: Paola Criscuolo; Imperial College London Author: Brian Silverman; U. of Toronto Managerial Prosocial Preferences and Automation Innovation Author: Dongil Daniel Keum; Columbia Business School Institutional Pressures Promote Short-Termism in Environmental Innovation Author: Raffaele Conti; ESSEC Business School Author: Marcin Kacperczyk; Imperial College London Trade Secrets and Vagueness in Patent Applications Author: Yang Liu; Fordham U.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».