Fueling innovation management research: Future directions and five forward‐looking paths
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research about innovation management explores how the future is created—who is creating it (organizations, collaborations, etc.), for what aims (customer satisfaction, market performance, etc.), and with what broader effects (social, environmental, etc.). With this extended essay, we explore the potential futures of innovation management research in three ways. First, we briefly review the history of past research agendas and priorities published in the Journal of Product Innovation Management (JPIM), highlighting three broad topic areas (technological, social/environmental, and organizational) that have emerged over time and their potential disruptive implications for innovation management research. Second, we describe the outcome of a gathering of leading scholars in innovation management tasked with the challenge of identifying critical research paths for our field. This collaboration resulted in five “deep dive” essays into areas ripe for innovation management research in the years ahead: liquid innovation, artificial intelligence in innovation, business model innovation, public value innovation, and responsible innovation. Third, we reflect on this expansive effort and offer a discussion of implications (tensions, challenges, and opportunities) for future innovation management scholarship.
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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 | 0,038 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,029 |
| Communication savante | 0,032 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».