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Enregistrement W7066777596

The Innovation Cascade: A Five-Level Framework for Building Enterprise Innovation Systems

2019· other· en· W7066777596 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOCAD University Open Research Repository (OCAD University) · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInnovation managementFraming (construction)Innovation processOpen innovationPortfolioInnovation systemProduct innovation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Major Research Paper (MRP) describes a framework for creating more innovative, lower-cost enterprise innovation systems (EISs).
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\nThrough a literature review, I have identified and described ten driving forces behind the performance of EISs: innovation ecosystems, innovation strategy, enterprise architecture, innovation inputs, the innovation process, portfolio management, innovation working practices, innovation accounting, innovation culture, and innovation tools.
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\nDrawing from the literature, I have gathered and analyzed 250 innovation approaches, such as horizon scanning or value proposition design, to describe the five overarching areas involved in creating EISs: ecosystem, strategy, architecture, people, and infrastructure. Through eleven practitioner interviews and system mapping, I have shaped the five areas into a prototype framework, which I call the Innovation Cascade. The Innovation Cascade provides EIS builders with a process for creating or improving an EIS by framing missing areas or highlighting tensions between the five areas of an EIS.
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\nTo test the Innovation Cascade, I conducted a case study with the Ontario Municipal Employees Retirement System (OMERS). In the case study, I mapped OMERS’s EIS to the Innovation Cascade, designed an EIS research function for OMERS, and offered ten recommendations for improving OMERS’s EIS. Through the case study, I determined the Innovation Cascade is effective for building or enhancing EISs and propose next steps for further refining it.
\n
\nFinally, I have suggested three other models to augment the Innovation Cascade. First, five modes that EISs can exhibit: informal, linear, distributed, embedded and emergent. Second, patterns or predictable configurations each area can exhibit. Third, five steps that match each area of the Innovation Cascade with appropriate tools and actions. Together, the three models and the Innovation Cascade offer a framework for EIS builders to design, improve, maintain and understand EISs, as well as communicate EISs to stakeholders.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,785
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,014
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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