Redline innovations: Strategic responses to stakeholder opposition in innovation management
Notice bibliographique
Résumé
Today, it is quite common to see firms facing strong opposition from non-market stakeholders, such as governments, NGOs, and activist groups, when pursuing economically advantageous innovation projects. This paper introduces the concept of a “Redline Innovation,” referring to innovation projects that, while economically advantageous to a firm, encounter substantial resistance from non-market stakeholders. Implementing effective innovation strategies in these contentious scenarios is crucial, as failure can result in erosion of competitive edge, missed economic opportunities, reputational damage, and operational disruptions. Grounded in non-market strategy theorizing, the study offers a strategic framework explaining how firms might respond to pressures against Redline Innovations. Categorizing these responses into three strategic themes (Backing Away, Bridging, and Buffering) across variable engagement levels (None, Reactive, Proactive), the paper identifies nine distinct strategies firms can adopt when confronting non-market stakeholder backlash against an innovative project. The analysis reveals that the choice of strategy significantly impacts a firm’s ability to maintain legitimacy, manage risks, and achieve economic benefits. We provide actionable insights for managers and policymakers, emphasizing the need for a nuanced approach to managing non-market stakeholder opposition in innovation processes, recognizing that innovation contexts are dynamic and can evolve over time. The findings are intended to enhance both strategic decision-making and policy formulation in contentious innovation landscapes.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».