Capacita di innovazione organizzativa: strategie di ricerca-intervento
Bibliographic record
Abstract
Nel 2014, lo Stato Maggiore dell’Aeronautica Militare e l’Università di Firenze, in partnership con le Università di Bordeaux, Bruxelles, Madrid e Montreal, danno vita a un laboratorio internazionale di ricerca, denominato Strategic Human Resource Management for Innovation (SHRMxI), il cui obiettivo è delineare un modello di ricerca-intervento per la gestione e lo sviluppo dell’innovazione. Questo libro non solo dà conto dell’esito di sei anni di sperimentazione, ma delinea un approccio per il futuro valido per ogni tipo di organizzazione. \n \nNella prima parte sono descritti gli aspetti psicosociali dell’innovazione, partendo dai modelli consolidati in letteratura, e un modello d’intervento per l’attivazione di un programma d’innovazione in un’organizzazione di lavoro, prendendo in esame gli strumenti manageriali necessari alla sua messa in atto. Nella seconda, il modello d’innovazione organizzativa e tecnologica integrata è affrontato in un quadro di trasformazione digitale e degli impatti che questa produce in relazione ai processi organizzativi e del lavoro: dallo smart working allo smart organization system, modalità di lavoro che prevedono una gestione orientata alla valorizzazione del patrimonio umano.
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 | 0.013 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".