Deer Creek Land Development (DCLD)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe and analyse the experiences of a small business, Deer Creek Land Developments (DCLD), which has been very successful in negotiating the competitive pressures in a mature industry over time and has built sustainable competitive advantage. The firm has been quite successfully navigating the ups and downs of the market. The case provides an excellent example of how small businesses can open their business models to respond to changes in the external environment, such as an economic downturn, and/or simply to grow. Design/methodology/approach The paper uses a single case study approach. Detailed interviews of the owner and the manager were used to collect data for the case study. Findings DCLD's success is found to be hinged on its ability to consistently enhance operational efficiencies, move to higher valuations by adopting an open business model that exploits core in‐house capabilities and those acquired through contractors and partner organizations. Practical implications The paper provides several interesting insights useful for small business managers and entrepreneurs. Small businesses can use openness of both types, as demonstrated in the case, to create strategic differentiation and also to reduce operating costs. Originality/value This paper initiates a rich field enquiry, which provides some interesting insights to small business managers. The case study is used to demonstrate how a small business can effectively use an open business model to negotiate competitive and environmental pressures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».