Marketing Strategies in Knowledge-Based Companies of ICT Services
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to evaluate the company's business strategy in knowledge-based companies ofinformation and communication technology (ICT) services. The purpose of this research is applicable and is ofdescriptive research categories.The statistical populationincludes80 executives of knowledge-based companiesbased in science and technology parks of Tehran University,campus, Isfahan,Khorasan and Farsthat wereengaged in the field of ICT services.By using Cochran's formula, 60 executives were estimated as the sample,and the samples were selected randomly.Main research tool was a questionnaire that its validity was confirmedby a panel of experts in different aspects of validity, content and structure. The reliability of the survey tool wasconfirmed by Cronbach's alpha coefficient, which represents the suitable reliability of research tool (92%).Theresults showed that the lack of adequate financial resources incompanies has been an important weakness. Themain strength of the companies is to choose unique product or special one with clear market demand. The mainthreat in these companies is the rapid advance of technology and the lack of investment in new technologies. Themain opportunity for these companies is to cooperation with industry in the development of products andservices. The existing strengths in knowledge-based companies are more than their weaknesses. On the otherhand, threats are stronger than opportunities, so the strategic deployment flexibility is in ST area and dominantstrategy is defined as diversification strategy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».