Comprendre le processus d'innovation : l'innovation dans les industries de services dynamiques
Bibliographic record
Abstract
Dans les etudes sur l'innovation dans les entreprises, on utilise l'expression processus d'innovation pour decrire i) la gamme de sources et d'objectifs qui menent a l'acte consistant a innover, ii) l'ensemble d'effets de marche qui decoulent de l'innovation et iii) les obstacles que les entreprises rencontrent lorsqu'elles poursuivent des strategies d'innovation. Un examen du processus d'innovation est donc concu pour faire comprendre de facon plus detaillee les caracteristiques qu'ont en commun les entreprises innovatrices et les caracteristiques qui distinguent les innovateurs des autres entreprises. L'Enquete sur les innovations de 1996 a porte sur un examen de ces dernieres dans trois industries des services dynamiques : les industries des communications, des services financiers et des services techniques aux entreprises. Le present documents est consacre a un examen approfondi des principales conclusions qui se degagent de l'Enquete sur les innovations de 1996. Deux themes sont evidents. Dans le premier cas, beaucoup d'elements du processus d'innovation sont communs a toutes les industries des services etudiees, comme l'importance de l'innovation en matiere de services, une nette orientation sur le client et un engagement en faveur de la qualite des services. Au-dela de ces elements communs cependant, les differences au niveau des pressions concurrentielles entre ces industries contribuent a engendrer d'importantes differences sur le plan des strategies d'innovation. Par consequent, bien des choses qu'il nous est possible ultimement d'apprendre au sujet du processus d'innovation se produisent au niveau des industries.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".