Three essays on the origins and consequences of product exploration
Bibliographic record
Abstract
Le premier essai de cette thèse consiste en une analyse de la documentation des principales revues de gestion sur l'exploration de produits (c'est-à-dire la création par une entreprise de nouveaux produits différents de ceux figurant dans son portefeuille de produits existant).Cette analyse montre qu'il existe une base solide d'études sur les antécédents et les conséquences de l'exploration de produits, bien que cette dernière ait reçu comparativement moins d'attention.Elle révèle en outre cinq possibilités de recherches futures, dont deux motivent les deuxième et troisième essais de cette thèse.La première des deux possibilités sur lesquelles je me concentre consiste à déterminer comment les éléments qui conduisent à l'exploration d'un produit opèrent tout au long du processus de développement d'un nouveau produit.La seconde consiste à déterminer si et quand les produits exploratoires représentent davantage de risques que les produits d'exploitation.Dans le deuxième essai, nous 3 étendons la recherche sur l'exploration technologique en tant qu'antécédent de l'exploration des produits.Les recherches antérieures montrent que les entreprises peuvent améliorer leur exploration technologique grâce à leur structure organisationnelle, en particulier en mettant en place une séparation structurelle.Nous examinons les effets en aval de la séparation structurelle lorsque les entreprises transforment l'exploration technologique en exploration de produits, ce qui nécessite la difficile transposition des inventions technologiques en produits commerciaux.Au départ, nous prévoyons que l'exploration technologique augmente le taux d'exploration de produits d'une entreprise.Cependant, nous prévoyons aussi que la transition délicate de l'exploration technologique à l'exploration de produits est entravée par des obstacles qui découlent de la séparation structurelle.Nous identifions trois types de séparation structurelle -le cloisonnement divisionnaire, la dispersion 3 Les essais 2 et 3 sont rédigés en collaboration avec Martin Goossen.challenging journey.I wish to thank all those who helped develop this work.Starting with my committee: John-Paul Ferguson, Corey Phelps, and Patrick Cohendet.John-Paul, you gave me inspiration at the toughest moments in the program.Corey, your attention to detail has sharpened all aspects of my work.Patrick, you have always been able to introduce a new perspective and expand the ways I think about innovation.Martin Goossen, my friend
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 | 0.002 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".