Fintech – stick or carrot – in innovating and transforming a financial ecosystem: toward a typology of comfort zoning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Fintech is an “untilled field” in which the relation between Fintechs and incumbents is yet to be understood. This paper aims to explore this relationship and advance its theoretical and practical understanding. It further contributes toward Fintech paradigm and research domain emergence that both to date remain yet elusive. Design/methodology/approach This paper adopted a multiple-case study strategy for the purpose of theory building. Seven players from the Fintech ecosystem in Quebec (Canada) were selected, representing financial institutions, Fintech start-ups and Quebec’s financial cluster. Primary data was collected via in-depth interviews with ten respondents at the level of vice presidents, Managers, directors, chief executive officers and founders, and unobtrusive data – in the form of running records, mass-media news reports, presentations and proceedings from Fintech events. Data analysis was informed by grounded theory methods and techniques. Findings Grounded in data, this paper puts forward a typology of “comfort zoning” and its four types: nimbling, imperiling, cocooning and discomforting. Research limitations/implications Following the tenets of the grounded theory, four criteria are used to evaluate the emergent theory: fit, relevance, workability and modifiability. It is expected the interpretation and adoption of comfort zoning typology will be challenged, modified and enhanced by Fintech researchers and practitioners. Practical implications The comfort zoning typology would aid practitioners in their efforts to define and refine the domain of Fintech, problematize it and eventually enhance the relationship between Fintechs. Originality/value This paper fulfills an identified need to explore the relationship between Fintechs and incumbents and advance the theoretical and practical understanding of this relationship.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle