可以從今年的案例中吸取教訓，當然，在前面提到的基礎上 原型 (普遍的教訓) 也是基於所謂的“故障等級”. 出色的故障可能源於系統故障, 組織-, 團隊- 和個人層面. 輝煌的失敗可能是四個級別之一的失敗的結果, 由於多個級別的組合失敗. 在矩陣中，每個案例的主要失敗水平與預期的經驗教訓可以付諸實踐的速度相結合，並且可以預期實際發生變化。. 您會看到，在大多數情況下，系統故障- 組織層面占主導地位，經驗教訓的實施速度需要較長時間.

這就是你在案例中看到的“沒有證據證明新的多動症治療” 該系統使負面研究結果難以發表. 對零發現論文被引用次數減少的恐懼繼續為分享有關負面研究結果的經驗造成很大障礙. 一個亮點是各種舉措紛紛湧現，力挽狂瀾. 例如，在#OPENSCIENCE 運動的影響下，越來越多的科學期刊和機構要求科學家使用他們的原始數據, 材料, 將使用過的代碼和程序放到網上. 也可以幫助的是使假設和方法領先. 如果這些都得到充分證實並且研究已經正確進行 (根據適用的科學標準) 那麼結果是相關的, 不管結果如何. 此外，赫希指數的調整, 引文影響指數可以促進分享負面發現的過程. 部分考慮到這些積極的發展，預期的實施速度已放置在速度軸的中間.

另一方面，在矩陣的另一邊，您會看到在這種情況下. 社會企業 兩姐妹” 尤其可以在個人層面上學習. 這家社會企業在社會影響方面取得了積極成果 (老年人重新融入社會和自力更生) 因不遵守口頭協議而導致融資問題已停止 利益相關者. 案例提交人來自地產界, 口頭協議是那裡的規則, 但這在乎- 和福利部門不同. 回想起來，個人層面的課程似乎是一扇敞開的門 (口頭承諾是不夠的) 但是在日常的妄想中，這種失敗發生在我們許多人身上; 在新的環境中，您仍然假設學習的行為不適合那裡. 本課執行速度比較短!

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