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Enregistrement W2149296970 · doi:10.1177/1086026615592933

An Ontology for Strongly Sustainable Business Models

2015· article· en· W2149296970 sur OpenAlexaff
Antony Upward, Peter Jones

Notice bibliographique

RevueOrganization & Environment · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness modelOntologyBusiness ruleSustainable businessArtifact-centric business process modelSustainabilityComputer scienceBusiness analysisProfitability indexKnowledge managementBusiness caseBusiness process modelingProduct-service systemBusiness domainNew business developmentProcess managementManagement scienceBusinessBusiness processEconomicsEcologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Business is increasingly employing sustainability practices, aiming to improve environmental and social responsibility while maintaining and improving profitability. For many organizations, profit-oriented business models are a major constraint impeding progress in sustainability. A formally defined ontology, a model definition, for profit-oriented business models has been employed globally for several years. However, no equivalent ontology is available in research or practice that enables the description of strongly sustainable business models, as validated by ecological economics and derived from natural, social, and system sciences. We present a framework of strongly sustainable business model propositions and principles as findings from a transdisciplinary review of the literature. A comparative analysis was performed between the framework and the Osterwalder profit-oriented ontology for business models. We introduce an ontology that enables the description of successful strongly sustainable business models that resolves weaknesses and includes functionally necessary relationships.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0090,019
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations498
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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