Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle