Exploring the Future at the Edge of Chaos \n \nA transformation of Jackpine using strategic foresight
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the application and transformational impact of strategic foresight on a small business, specifically examining Jackpine, a design and strategy firm. \n \nThe research was motivated by a desire to enhance Jackpine’s business model and operational resilience through structured foresight integration. The investigation involved a series of workshops and the implementation of the Foresight Maturity Model (FMM), assessing changes in foresight capacity over time (Grim, 2009). \n \nInitial results indicate that Jackpine experienced a significant enhancement in foresight capabilities, with an average improvement of approximately 32% across various foresight disciplines. This improvement was particularly notable in visioning, planning, and scanning, where efforts shifted from ad hoc to mature levels of foresight execution. \n \nThe study utilized participatory methods, engaging both internal team members and clients in foresight exercises, which facilitated practical applications and insights. The findings underscore the utility of strategic foresight in fostering a proactive, rather than reactive, organizational culture (Conway, 2019). This aligns with Stuart Kauffman’s "edge of chaos" theory, which posits that the most innovative and adaptive states occur at the boundary between order and chaos (Kauffman, 1993). \n \nBy situating Jackpine at this juncture, the firm has cultivated an environment where strategic foresight drives innovation and adaptability. \n \nThis research contributes to the understanding of how small businesses can effectively implement and benefit from foresight practices, providing a model for others in the industry. Future work could explore the long-term impacts of sustained foresight practices on business resilience and innovation capacity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».