The Innovation Cascade: A Five-Level Framework for Building Enterprise Innovation Systems
Notice bibliographique
Résumé
This Major Research Paper (MRP) describes a framework for creating more innovative, lower-cost enterprise innovation systems (EISs). \n \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. \n \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. \n \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.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».