MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7133020363

Classifying Innovation: An Ontological Framework and Data-Driven Approach for Measuring Radicalness in the Front End of Innovation Management

2025· dissertation· W7133020363 sur OpenAlexafffund
Andrew N. Forde

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésInnovation managementFront and back endsCore (optical fiber)OntologyKnowledge creationProduct innovation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Idea evaluation has emerged as a pivotal aspect of creative thought and innovation processes, drawing increasedattention from researchers and managers. Despite the lack of consensus on a precise definition of innovation, there is a clear understanding that radical innovation significantly differs from incremental innovation. However, techniques for evaluating and selecting radical ideas have often been adapted from methods designed for incremental innovation or creative thought processes. This thesis establishes a framework to differentiate between radical and incremental innovations. Starting with foundational definitions, we examine traditional methods for evaluating innovative ideas. The core of our research introduces a novel Innovation Ontology and we demonstrate the capability to distinctly classify incremental and radical innovations, presenting a predictive model that generates a ‘radicalness’ score, thereby enhancing the precision and effectiveness of innovation management.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetOpen Source Software InnovationsTravaux en français237 207