Getting Innovation Right: How Leaders Leverage Inflection Points to Drive Success
Notice bibliographique
Résumé
List of Figures and Tables ix Introduction xi 1 Pursue and Leverage Inflection Points 1 Expert Input: Cindy Hallberlin of Good360.org on Getting Ahead of an Inflection Point 31 2 Build Innovation Capacity 37 Expert Input: Jeanne Tisinger of the Central Intelligence Agency on Building Capacity 44 Expert Input: Paul Pluschkell of Spigit on Idea Management 59 3 Collect Intelligence 65 Expert Input: Ken Garrison of Strategic and Competitive Intelligence Professionals on Competitive Intelligence 86 4 Shift Perspective 93 Expert Input: Roger Martin of the University of Toronto s Joseph L. Rotman School of Management on Thinking Differently 104 5 Exploit Disruption 109 Expert Input: William D. Eggers of Deloitte s Public Leadership Institute on Disruption and Government 124 6 Generate Value 147 Expert Input: Mark Katz of Arent Fox LLP on Generating Value 158 7 Drive Innovation Uptake 183 Expert Input: Mark Hurst of Creative Good on Getting Close to Customers 201 Appendix A: Sample Business Intelligence Contract 219 Appendix B: High-Level Outline of a Typical Business Plan 223 Appendix C: Simplified Business Plan Financial Model 225 Notes 227 Acknowledgments 233 About the Author 235 Index 237
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,017 |
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 ».