Business Model and Wearables: What Convergence and Collaboration in the Area of Connected Objects and Clothing?
Notice bibliographique
Résumé
The general context of our study is that of the emergence of an ecosystem of innovation and business in relation to IT in a world market in full restructuring. We studied the case of the fashion industry to determine how actors interact and how companies seize new business opportunities. Our qualitative research is based on an exploratory approach; an abductive method allows us to go back and forth between literature review, data analysis and interpretation. Traditional industries are subject to strong global competition, and we ask ourselves the following question: in the context of the 4th Industrial Revolution, how do the clothing and fashion industries remain competitive? Should they increase strategies for innovation, creativity, and the integration of new digital technologies? In short, our paper shows how firms are adopting new business models in a digital context. We found that the new business model is based on the use of various skills, the establishment of intersectoral cooperation (IT, design, textiles, health, etc.) and the search for innovations. These elements are at the heart of the strategy chosen to penetrate a niche market that of intelligent objects and garments. These processes are reflected in a dynamic of intersectoral convergence, which provides new avenues for innovation on the basis of new digital technologies.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».