Navigating Interdependencies In Collaborative Innovation: A Data-Driven Dematel Framework
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative innovation is vital for organisational competitiveness, yet the literature still offers an incomplete picture of how its numerous drivers interact. This study advances that understanding by consolidating 34 factors from a content-centric review of recent research and distilling them to eight core variables: market dynamics, knowledge creation and acquisition, technological learning, trust, innovation culture, organisational learning, innovation capabilities and governance. We engage a ten-member panel of academics and industry experts and employ the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) method - an innovative multi-criteria decision-making approach - to quantify the causal structure among these factors. The resulting network relationship map shows that trust, innovation culture and organisational learning form the principal engine of collaborative innovation, exerting the strongest net positive influence on the system. Knowledge creation and technological learning surface mainly as outcomes of this relational engine, while market dynamics and governance assume balanced, context-sensitive positions. Innovation capability emerges as a hinge factor, receiving almost as much influence as it delivers, thereby converting relational gains into competitive advantage. By integrating DEMATEL with network visualisation, the study provides one of the first data-driven blueprints for managing the dynamics of collaborative and open innovation. The reference model guides managers in prioritising actions—cultivating trust, fostering an experimentation-friendly culture, institutionalising learning routines and aligning governance with environmental turbulence - across both firm and network levels. Future research should examine the temporal evolution of these interactions and explore how emerging technologies such as AI, digital twins and blockchain further reshape collaborative innovation ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».