A Sustainable Business Model for Network Enhanced Green Innovativeness Capability Development
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a sustainable business model that determines the key criteria to facilitate green innovativeness capability development for green enterprise in the micro-firm context. Micro-firms, those firms with less than ten full-time employees, need to be continuously innovating in order to sustain their enterprise in the emerging green economy. This context is often characterised by continuous sustained transformation of ideas and knowledge into new products, processes or services in a resource constrained environment exasperated by the micro-firm’s size. Prior studies have found that facilitated business networks have a positive impact on micro-firm sustainability as these networks enhance the firm’s constrained resource base, enable innovativeness capability development and act as an additional resource in the micro-firm. This study uses a qualitative interpretative multiple case, cross-country approach to explore micro-firm green enterprise, encompassing green network activities in Ireland and Canada over a twelve month period. The findings assist in understanding the impact of facilitated networks on green innovativeness capability development in the micro-firm environment. They offer fresh insights and open new research paths to green innovativeness capability development in micro-firms and have implications for evolving green enterprises, facilitated networks and policy makers. The proposed innovativeness capability development framework can be used as a guideline for micro-firm support organisations including facilitated networks in assisting micro-firms in reaching their green innovativeness goals and objectives. It can also be used by green micro-enterprises in the attainment of the green innovativeness capabilities for the green economy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».