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Enregistrement W3088901204 · doi:10.17323/2500-2597.2020.3.72.87

The Business Anticipatory Ecosystem outside the “First World”: Competitive Intelligence in South Africa

2020· article· en· W3088901204 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

RevueForesight-Russia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCompetitive and Knowledge Intelligence
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Business ecosystemEcosystemCompetitive intelligenceWork (physics)Business practiceState (computer science)Business intelligenceBusinessKnowledge managementPolitical scienceSociologyPublic relationsEnvironmental resource managementMarketingEcologyEconomicsEngineeringBusiness administrationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this article is to extend the Competitive Intelligence (CI) business ecosystem concept and measurements, as developed by our previous work, to South Africa. The article is based on a pioneer study on the CI business ecosystem conducted outside North America and demonstrates how the concept and measurements are applicable in other countries.The business ecosystem view considers the state of CI both in terms of intelligence practice (by firms) and the support system that enables firm practice. For this study, measures from past studies and additional revised measures were used to examine firms’ CI practice as well as CI supporting systems within government, academia, and professional associations. Through multiple lines of research, the study noted that CI remains a practiced discipline in South Africa with evidence of the field having evolved within the country. While CI practices have grown in terms of some elements (for example, academic contribution), activities in other aspects of the ecosystem have declined such as association involvement, conferences, workshops, and training. Future research should be conducted to better understand the changes in these elements and their impact upon CI practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,198 · 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