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Enregistrement W3194963246 · doi:10.1111/joms.12748

Overcoming the Early‐stage Conundrum of Digital Platform Ecosystem Emergence: A Problem‐Solving Perspective

2021· article· en· W3194963246 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

RevueJournal of Management Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Perspective (graphical)Value (mathematics)BusinessEcosystemDigital ecosystemSet (abstract data type)Knowledge managementComputer scienceMarketingEcologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Platform sponsors and complementors co‐create value in digital platform ecosystems. But how does a digital platform ecosystem emerge in the incipient stage, especially in a situation where value co‐creation involves attracting complementors to platform sponsors who are unknown to one another? We posit that a platform sponsor’s choice of scope signals value co‐creation opportunities and thereby attracts complementors and consumers. We draw upon the problem‐solving perspective, rooted in the knowledge‐based view of the firm, to shift the emphasis away from the actor (‘who’) to the problem at hand (‘what’) and demonstrate how incipient platform sponsors can align their scope with the problem to stimulate ecosystem emergence. Using fuzzy‐set qualitative comparative analysis on a dataset of crowdfunding campaigns, we identify multiple pathways and associated propositions for successful emergence of digital platform ecosystems, notably for innovation, open‐source, and information ecosystems. The framework we conceptualize highlights novel considerations to overcome the early‐stage challenge of attracting participation to an ecosystem that is yet to emerge.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,215 · 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