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Enregistrement W7008910475

Creating a Structured Technology Scouting Approach for Operations Development - A Case Study Within a Multifaceted Global Industrial Company

2025· other· en· W7008910475 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLund University Publications Student Papers (Lund University) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Context (archaeology)Function (biology)Plan (archaeology)Action planOrder (exchange)Information technologyTechnological change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current fast paced technological innovation demands major attention from businesses across the globe. AI dominates discussions one day, and the next it is all about quantum computing. To remain competitive companies must constantly be on the watch for trend shifts and technological advancements. In order to stay ahead of the curve companies can utilize technology scouting to monitor the technological horizons. Alfa Laval has recently begun developing their technology scouting efforts within their manufacturing department, to leverage technological advancements to their advantage. The aim of this thesis is to identify barriers within Alfa Laval’s technology scouting function and deliver insights regarding potential improvements. The thesis is made in context of Alfa Laval’s manufacturing department but aims to be generally applicable to all forms of technology scouting within the organization. By conducting a literature review, several insights on best practices and theoretical optimal scouting organizations were found. To complement this information, a series of interviews were conducted with employees at Alfa Laval which gave insight into the current situation at Alfa Laval. Lastly interviews were conducted with employees at other global industrial companies which resulted in a broader knowledge of what practices are currently in use. The information received during interviews was then clustered and analyzed together with academic theory, which resulted in a plan of action in the form of a roadmap. The recommendations from this roadmap were to educate employees and formalize the technology scout role. This is closely followed by the implementation of standard documents, and internal databases. By implementing these steps, it will increase transparency within the organization, increase the amount of external scouting and improve the ability to align scouting efforts with business strategy.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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