La vigilancia tecnológica y la cooperación para el desarrollo del la innovación : una aproximación empírica
Bibliographic record
Abstract
para el desarrollo de ventajas competitivas sostenibles. A través de la misma las empresas pueden introducir cambios en sus productos, procesos y servicios para mejorar la eficiencia y facilitar su supervivencia a largo plazo. Sin embargo, el desarrollo exitoso de las innovaciones no es una tarea simple. La creación de normas como la UNE 166.006, diseñadas para garantizar una gestión adecuada de la innovación en las empresas, puede facilitar este objetivo. El objetivo principal de esta investigación consiste en analizar cómo el sistema de vigilancia tecnológica propuesto en la norma UNE 166.006 puede ayudar a las empresas a gestionar tanto la colaboración interna como externa en el desarrollo de nuevos productos, así como mejorar su capacidad de innovación mediante la información técnica y científica de las capacidades tecnológicas que maneja la organización y de las tecnologías emergentes y potenciales detectadas. Para alcanzar este propósito, tras analizar los fundamentos teóricos que han tratado las relaciones de este estudio, se ha desarrollado un estudio empírico utilizando una encuesta telefónica. La población objeto de estudio está formada por empresas industriales españolas con más de 50 trabajadores. El análisis empírico se ha desarrollado utilizando la técnica PLS (Partial Least Squares). Los resultados obtenidos, con una muestra final de 203 empresas, destacan que la norma UNE 166.006 tiene un efecto positivo en la colaboración interna y externa y mejora la innovación incremental y radical. Los resultados muestran que tanto la colaboración interna como la externa facilitan la obtención de innovaciones incrementales si la colaboración se lleva a cabo de forma efectiva y frecuente. Sin embargo, la innovación radical se obtiene fundamentalmente mediante la colaboración con agentes externos. En general, se concluye que con la finalidad de conseguir una cooperación efectiva y un alto rendimiento en innovación, y por tanto mejorar los resultados empresariales, las empresas pueden aplicar un sistema de vigilancia tecnológica basado en la norma UNE 166.006. Estos resultados son de utilidad para las empresas que se centran en el desarrollo de innovaciones de producto tanto incrementales como radicales bajo un enfoque de innovación abierta en cooperación.
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 | 0.027 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.015 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".