Crowdsourcing in Sustainable Retail—A Theoretical Framework of Success Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Current research about crowdsourcing covers industries like food systems or logistics, leaving out the possible impact of crowdsourcing on sustainable retail. The debate about the sustainable impact of different industries is ongoing, especially discussing the adaption to the Sustainable Development Goals of the United Nations critically. This paper examines the influence of crowdsourcing on the sustainable aspects of retailing by applying a theoretical derivation as well as an empirical observation. After theoretically discussing the linkage between crowdfunding as a crowdsourcing category and sustainable retail utilizing a literature review, a theoretical framework employing the grounded theory approach is constructed. A total of 24 crowdfunding campaigns aiming at the market introduction of new products or services, each worth over 5 million USD funding volume and run on international crowdfunding platforms, have been taken into consideration. The outcome of the analysis is a theoretical framework presenting three different categories, in which successful crowdfunding campaigns impacting sustainable retail excel: sustainable economic behavior, sustainable community management and sustainable market adaptation. The derived model contributes to the theoretical discussion about the impact of crowdfunding and assists practitioners in reflecting about their approach and goal setting prior to and while crowdfunding.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,024 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».