Infocom business models innovation with the development of corporate universities
Notice bibliographique
Résumé
Since the mid-90s, the infocom industry has gone into a period of sustained disruptive innovations which, combined with deregulation, led to a lot of turbulence and a sometimes difficult redefinition of business models. A Schumpeterian wave of innovation enhanced by competition leads to creation of wealth as an unprecedented investment boom occurs in the infocom sector sustained by overly optimistic and sometimes fraudulent forecasts of internet traffic. We provide a strategic framework by explaining which types of infocom business models are better adapted to cope with the challenges of the new developments related to the digital economy, in order to shape the corporate innovation strategy. We also analyse how the development of a corporate university must be linked to the development of such innovation strategy. The first section of the article deals with the wave of disruptive innovations in the communications industry over the last few years and pinpoints the ubiquity of IT in all aspects of the economy and society. The next section focuses on the search for profitable business models for infocom providers. The links between business model innovation and the development of corporate universities is analysed in the next section. It is followed by a discussion section.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».