Innovation and Politics
Notice bibliographique
Résumé
Scholars of innovation, organization, and strategy recognize the critical role of the political environment in shaping innovation processes and outcomes. While much of the existing research emphasizes how public policies influence innovation, other significant aspects of the interplay between politics and innovation remain underexplored. This symposium shifts attention to the active role of firms in shaping public policies, the incremental nature of policy change and its effects on firms’ adoption of new technologies, and the within-firm political dynamics that influence innovation. The symposium features four studies that provide novel insights into these pivotal issues. The first study investigates how firms lobby the U.S. Supreme Court to influence patent policy, introducing a unique dataset that underscores lobbying as a core component of firms’ innovation strategies. The second study employs advanced textual analysis techniques to capture incremental regulatory changes, highlighting their critical importance for innovation outcomes. The third study examines how chemical disclosure regulations drive divergent technology adoption strategies among public and private firms, revealing the combined effects of public policy and shareholder pressures. The fourth study explores how inventors’ political affiliations shape team dynamics, technological focus, and performance, uncovering the broader implications of political partisanship for innovation. By addressing corporate lobbying, incremental policymaking, and political values within organizations, this symposium offers a more nuanced understanding of how political contexts and dynamics shape innovation strategies and outcomes. It provides theoretical and empirical contributions that will interest scholars in technology and innovation management, as well as those examining the broader intersections of politics, institutions, and non-market strategy. LOBBYING THE COURT FOR PATENT POLICY: AN INTRODUCTION AND NEW DATASET Author: Elie J. Sung; HEC Paris Author: Yasir Dewan; HEC Paris COMPUTATIONAL QUANTIFICATION OF GREEN REGULATION Author: Michael Park; INSEAD Author: Shuping Wu; INSEAD Author: Zhen Ge; INSEAD Author: Patrick McLaughlin; Stanford University DIRECTED TECHNICAL CHANGE THROUGH DISCLOSURE: EVIDENCE FROM THE U.S. FRACKING INDUSTRY Author: Xiaoli Tang; Bocconi University HOW DO INVENTORS’ POLITICAL PREFERENCES AFFECT INNOVATION? Author: John M. De Figueiredo; Duke University Author: Trijeet Sethi; Author: Brian Silverman; University of Toronto
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».