Creating the Global Greenscape: Developing a Global Market-Entry Framework for the Green and Renewable Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This chapter develops the case for a global Greenscape. It introduces the green global marketplace (Greenscape) to better understand the global green market.Design/methodology/approach – The chapter introduces current green market practices and adopts case study methodology to present three distinct green cases related to renewable energy, process technology and wastewater recycling and their international market activities. The chapter offers discussion on findings and incorporates the novel technique of discourse analysis using Leximancer 3.0.Findings – The case shows how the Greendex Report (2012) positions Brazil, India, China and Russia at the top of the markets for green product penetration. The developed nations of USA, France and Canada make up the bottom rankings. The chapter finds essential elements for creating the global Greenscape and marketing of green technologies.Research limitations/implications (if applicable) – Empirical research testing success pathways and destination opportunities is desirable.Practical implications (if applicable) – The ‘success and failure criteria’ identify how planning, patent and partnerships are essential for successful entry. Specific market research on G(reen) markets, market information, marketing functions for market entry and market diffusion for renewable products and process technologies such as supply chain elements, and how these interrelate with achieving sustainability goals is essential for successful entry.Originality/value of chapter – The chapter offers a novel and original approach to international green market penetration and offers analysis related to the new world BRIC countries that have been little explored.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».