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Enregistrement W3164736995 · doi:10.5539/jms.v11n2p32

Digital Entrepreneurship Perspective of Smart Organization and Technological Innovation: A Conceptual Model

2021· article· en· W3164736995 sur OpenAlexvenueno aff
Mushira A. Eneizat, Mohammed Mufaddy Al-Kasasbeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntrepreneurshipExtant taxonKnowledge managementConceptual modelAdaptation (eye)Perspective (graphical)BusinessBusiness modelConceptual frameworkMarketingSociologyComputer sciencePsychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To be successful in today’s rapid and increasing changes, innovation is the only option for maintaining growth and competitiveness. Organizations actually need to become “smart” to confront the growing customer needs, and changing markets. Digital entrepreneurship (DE) is perceived as a key pillar for innovation. However, there are a number of concerns surrounding smart organization (SO), DE, and technological innovation (TI), and how they are related is complex and important to understand in this digital age. While the extant literature presents several models for innovation, however, these studies are considered to be incomplete as they do not emphasize the relation between these variables. Based on conducting a deep literature review, this study proposes a conceptual model for SO focusing on TI (i.e., Product and process). This integrated model argues that SO’s components namely business intelligence, creative orientation, environment understanding, adaptation, and continuous learning significantly contribute to TI. In addition, it proposes that DE mediates the relationship between the SO and TI. Hypotheses development and suggesting further areas of research are discussed.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,218 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
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