MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3088644045 · doi:10.1177/0007650320959027

Toward Collaborative Cross-Sector Business Models for Sustainability

2020· article· en· W3088644045 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBusiness & Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainability organizationsBusinessBusiness modelAction (physics)Value (mathematics)Civil societySustainability scienceProduct-service systemPublic relationsKnowledge managementMarketingPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability challenges typically occur across sectoral boundaries, calling the state, market, and civil society to action. Although consensus exists on the merits of cross-sector collaboration, our understanding of whether and how it can create value for various, collaborating stakeholders is still limited. This special issue focuses on how new combined knowledge on cross-sector collaboration and business models for sustainability can inform the academic and practitioner debates about sustainability challenges and solutions. We discuss how cross-sector collaboration can play an important role for the transition to new and potentially sustainability-driven business models given that value creation, delivery, and capture of organizations are intimately related to the collaborative ties with their stakeholders. Sustainable alternatives to conventional business models tend to adopt a more holistic perspective of business by broadening the spectrum of solutions and stakeholders and, when aligned with cross-sector collaboration, can contribute new ways of addressing the wicked sustainability problems humanity faces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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