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Enregistrement W4413803879 · doi:10.1080/09544828.2025.2549950

Social product development: a systematic review and reference model

2025· article· en· W4413803879 sur OpenAlexafffund
Muhammad Faraz Mubarak, Richard Evans

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Design · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLietuvos Mokslo Taryba
Mots-clésProduct (mathematics)New product developmentComputer scienceEngineeringManagement scienceBusinessMathematicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social Product Development (SPD) uses social technologies to engage diverse stakeholders, yet the current literature on the topic remains fragmented, lacking a comprehensive model to guide its implementation. This study aims to address this gap by conducting a systematic literature review to develop a comprehensive SPD reference model. A total of 72 articles from the Web of Science database (2014–2023) were analysed. The analysis identifies the core components of the SPD ecosystem (i.e. activities, tenants, actors, and mechanisms) and sixteen key influencing factors. These factors are ranked by frequency to highlight their relative importance, with user knowledge and social network ties emerging as the most prominent. To the best of the authors' knowledge, this is the first study to systematically derive these elements and synthesise them into a cohesive model. The resulting framework provides a robust theoretical foundation for future research and offers those involved in product development with a practical roadmap, with clear guidance on leveraging the most critical factors to enhance collaborative innovation and improve produ`ct development outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,157
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,157
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0800,054
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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