Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurs work in highly uncertain conditions, depend on limited resources, and try to make sense of the market complexity with their limited information on the contextual environment. In the process, they set revenue generating and profit-making goals, acquire and develop needed resources, build capabilities and skills, and analyze competitors, their products and their market approach to secure competitive advantage. However, most entrepreneurs take actions, make decisions and commitments, and allocate resources without doing sufficient analysis of the competing choices that they have. With a better understanding of what strategy frameworks and tools are available out there, how strategies work, how these tools and systems can help design their business activities, create value, and compete in the marketplace, they can take necessary actions toward achieving their objectives. Whether the entrepreneurs’ objective is to create wealth or to tackle a social challenge, they should adopt strategy tools to maximize their chances of achieving set goals. Here, we delineated some of the strategic means that are essential for the development of an enterprise and attain market competitiveness. Knowledge-based entrepreneurship needs to have a different approach to the designing of business models as businesses in these sectors rely heavily on emerging technologies and in-depth technological and scientific knowledge. In this chapter, we provided a detailed view of knowledge-based social entrepreneurship, possible strategic approaches available to aspiring entrepreneurs, various widely used business models, and emerging concepts in the development of business models for knowledge-based social entrepreneurship.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».