Notice bibliographique
Résumé
A practical handbook for accelerating innovation, both internally and externally, through engagement with innovation ecosystems. Leaders in large organizations face continuous pressure to innovate, and few possess all the internal resources needed to keep up with rapid advances in innovation, science, and technology. But looking beyond their own organizations, most face a bewildering landscape of external resources. In Accelerating Innovation, these leaders—whether from the private, public, or nonprofit sectors—will find a practical guide to this external landscape. Authors Phil Budden and Fiona Murray provide directions for navigating innovation ecosystems—those hotspots worldwide where researchers, entrepreneurs, and investors congregate. While Silicon Valley and Greater Boston are popularly known for web-based digital technology and biotechnology respectively, the logic of innovation ecosystems is not solely American—so this guide takes in new locations and varied sectors such as Singapore (smart cities), Perth (mining), Cairo and Dubai (fintech), London and Lagos (fintech and media), Copenhagen (quantum computing), Rio de Janeiro (energy), Halifax (oceans), and Tel Aviv (cybersecurity). Drawing practical advice from a synthesis of works on tech, innovation, entrepreneurship, and strategic management, and from a decade of their own research and teaching at the intersection of these topics, Budden and Murray distill insights and interconnections from all these different worlds into a useful and globally applicable set of frameworks and models. Their approach provides leaders at every organizational level with a clear and workable roadmap for making the most of the unique resources of innovation ecosystems, and how to bring that into their organizations.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,150 | 0,106 |
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 ».