When standards become business models: reinterpreting “failure” in the standardization paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore the question: “What is the relationship between standards and business models?” and illustrate the conceptual linkage with reference to developments in the mobile communications industry. Design/methodology/approach A succinct overview of literature on standardization, business models and platform markets in the paper leads to a hypothesis on the relationship between present‐day standardization processes and business model design. This is then explored by means of three short case studies. Findings The case studies of Mobile‐ICT illustrate that regardless of institutional orientation or process, the most important standardization strategy for equipment and service providers is to create platforms that are open to the development of complementary products and services while at the same time preserving the proprietary edge necessary to ensure lock‐in effects. All three cases yielded strong reasons to doubt whether many of the traditional advantages of standardization (interoperability, economies of scale, positive externalities, etc.) will be achieved equitably for all of the stakeholders. Originality/value This is an exploratory paper that aims to shed light on present‐day concerns about “failure” in the standardisation paradigm.
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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 | 0,035 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,102 |
| Communication savante | 0,016 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».